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python - 比较 python 阶乘的性能（数学与 scipy）

问题描述

为什么math.factorial比 快那么多scipy.special.factorial？

import timeit

t = timeit.timeit("from math import factorial; factorial(20)"); print(t)
0.6399730000412092

t = timeit.timeit("from scipy.special import factorial; factorial(20)"); print(t)
5.339432950946502

t = timeit.timeit("from scipy.special import factorial; factorial(20, exact=True)"); print(t)
1.7984685270348564

我在 Python 3.7 上（scipy 版本是 1.1.0）

标签： pythonfactorial

解决方案

这是一个常见的错误，类似于期望np.exp()比math模块工作得更快的事情。这不是此类功能的目的。科学堆栈（NumPy、Pandas和SciPy其他）关注的是跨数组的向量化方法，而不是单个值。

from math import factorial

factorial([20, 20, 20])

这会给TypeError: an integer is required (got type list)

但：

from scipy.special import factorial

factorial([20, 20, 20])

将计算整个列表的阶乘，给出：

array([2.43290201e+18, 2.43290201e+18, 2.43290201e+18])

如果您将math.factorial计算放入一个for循环中以涵盖列表中的多个项目，那么与矢量化方法相比，它会很快落后于时间（如果您首先提供 NumPy 数组而不是列表，这会更快）

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