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Python numpy.square vs **

Python numpy.square vs **

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numpy.square和在 Numpy 数组上使用**运算符有区别吗?

从我所看到的,它产生了相同的结果。

执行效率有什么不同吗?

一个澄清的例子:

In [1]: import numpy as np

In [2]: A = np.array([[2, 2],[2, 2]])

In [3]: np.square(A)
Out[3]: 
array([[4, 4],
       [4, 4]])

In [4]: A ** 2
Out[4]: 
array([[4, 4],
       [4, 4]])
2 个回复

您可以检查执行时间以清楚地了解它

In [2]: import numpy as np
In [3]: A = np.array([[2, 2],[2, 2]])
In [7]: %timeit np.square(A)
1000000 loops, best of 3: 923 ns per loop
In [8]: %timeit A ** 2
1000000 loops, best of 3: 668 ns per loop

对于大多数电器,两者都会给您相同的结果。 通常标准的pythonic a*aa**2numpy.square()numpy.pow()快,但numpy函数通常更灵活和精确。 如果您进行需要非常准确的计算,请坚持使用numpy ,甚至可能使用其他数据类型float96

对于正常使用, a**2会比numpy做得好并且速度更快。 这个帖子中的人为类似的问题提供了一些很好的例子。

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