为什么 math.factorial 比 scipy.special.factorial 快这么多？
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
我使用的是 Python 3.7(scipy 版本是 1.1.0)
最佳答案
这是一个常见的错误，类似于期望像 np.exp() 这样的东西比 math 模块运行得更快。这不是此类功能的目的。科学堆栈(NumPy、Pandas、SciPy 等)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])
这将给出 TypeError: an integer is required (got type list)
但是:
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 计算放到 for 循环中以覆盖列表中的多个项目，它会很快落后于矢量化方法的计时(如果您首先提供 NumPy 数组而不是列表，这会更快)
关于python - 比较 python 阶乘的性能(数学与 scipy)，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/53884289/