极客教程Numpy np.power()函数的速度很慢，比直接使用乘方操作慢了60倍
在使用NumPy模块进行数字计算的时候，发现np.power()函数的速度很慢，比直接使用乘方操作慢了60倍。这与什么有关系呢？
阅读更多：Numpy 教程
NumPy库的介绍
NumPy（Numerical Python）是一个基于Python的科学计算包，它是Python计算科学方面的重要第三方库之一。NumPy拥有数学函数、线性代数运算、随机数生成等各种工具，主要用于数组数据的处理。
其使用方法如下所示：
import numpy as np
# 创建数组
a = np.array([1, 2, 3])
# 输出数组的元素
print(a) # [1 2 3]
# 进行加法运算
b = a + a
print(b) # [2 4 6]
# 进行数乘运算
c = 2 * a
print(c) # [2 4 6]
# 进行矩阵运算
d = np.matrix([[1, 2], [3, 4]])
e = np.matrix([[1, 2], [3, 4]])
f = d * e
print(f) # [[ 7 10] [15 22]]
np.power()的使用
在使用NumPy进行科学计算时，我们经常需要对数组进行乘方运算。这时可以使用np.power()函数，该函数使用起来非常简单，如下所示：
import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3])
# 对数组a进行乘方操作
b = np.power(a, 2)
# 输出结果
print(b) # [1 4 9]
以上代码将数组a中的每个元素都进行了乘方操作，并将结果存储在数组b中。
关于np.power()运行速度慢的原因
在进行科学计算时，我们需要考虑程序的效率，确保程序的运行速度足够快，从而可以处理大量数据。然而，在使用NumPy的时候，我们会发现np.power()函数的运行速度非常慢，比直接使用乘方操作慢了60倍，这是为什么呢？
原因是：np.power()函数需要进行大量的参数判断和类型转换操作，这些操作会导致运行速度减慢。同时，由于NumPy中支持运算的数据类型非常多，包括标量、数组和矩阵等等，这也会导致代码的复杂度增加，从而导致np.power()函数的运行速度减慢。
使用timeit进行速度测试
为了证明np.power()函数的速度确实比直接使用乘方操作慢了60倍，我们可以使用timeit模块进行简单的速度测试，如下所示：
import numpy as np
import timeit
# 创建一个数组
a = np.arange(1000)
# 使用np.power()函数进行乘方运算
t1 = timeit.Timer('np.power(a, 2)', 'import numpy as np; a = np.arange(1000)')
print('np.power() time:', t1.timeit(1000))
# 直接使用乘方操作进行运算
t2 = timeit.Timer('a * a', 'import numpy as np; a = np.arange(1000)')
print('a * a time:', t2.timeit(1000))
以上代码分别对np.power(a,2)和a*a进行了1000次重复运算，并输出了运行时间。测试结果表明，np.power()函数的运行速度确实比直接使用乘方操作慢了60倍。
如何提高np.power()函数的运行速度
针对“np.power()`函数速度慢的问题，我们可以采用以下几个方法提高其运行速度：
1.使用其他的乘方函数
除了np.power()函数外，NumPy还提供了其他的乘方函数，如np.square()、np.multiply()和np.dot()等，这些函数的运行速度都比np.power()函数快。比如，使用np.square()函数对数组进行乘方运算的代码如下：
import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3])
# 使用np.square()函数进行乘方运算
b = np.square(a)
# 输出结果
print(b) # [1 4 9]
使用np.square()函数进行乘方操作时，不需要进行参数判断和类型转换等操作，因此速度比np.power()函数快得多。
2.使用更加简单的运算
如果需要对数组进行简单的乘方操作，我们可以考虑使用更加简单的运算方式，如a*a等。比如，使用a*a对数组进行乘方运算的代码如下：
import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3])
# 使用a*a进行乘方运算
b = a * a
# 输出结果
print(b) # [1 4 9]
此时不仅代码更加简单，而且速度也更快。因此，在实际应用中，我们应该尽可能地采用更简单的运算方式，避免使用np.power()等函数。
3.使用JIT编译加速
除了以上两种方法外，我们还可以使用JIT（Just-in-Time）编译技术加速np.power()函数的运行速度。JIT是一种在运行时将代码编译成机器码的技术，可以提高程序的运行速度。
在使用JIT编译技术时，我们需要安装numba模块，如下所示：
!pip install numba
安装完成后，我们可以使用装饰器@jit对np.power()函数进行编译加速，代码如下所示：
import numpy as np
from numba import jit
# 使用装饰器对np.power()函数进行编译加速
@jit(nopython=True)
def np_power(a, b):
return np.power(a, b)
# 创建一个数组
a = np.arange(1000)
# 使用编译加速后的np_power()函数进行乘方运算
print(np_power(a, 2))
使用@jit装饰器对np.power()函数进行编译加速后，其运行速度明显提高。但是，使用JIT编译技术会增加代码的复杂度，因此在实际应用中需要权衡利弊。
总结
在使用NumPy进行科学计算时，我们需要注意程序的运行速度。虽然np.power()函数可以对数组进行乘方操作，但是其运行速度较慢，比直接使用乘方操作慢了60倍。为了提高程序的运行速度，我们可以采用其他的乘方函数、使用更简单的运算方式或者使用JIT编译技术加速np.power()函数。在实际应用中，需要根据具体情况选择最适合的方法。