我应该使用scipy.pi,numpy.pi还是math.pi？

Question

在使用SciPy的和NumPy的,我应该用一个项目scipy.pi,numpy.pi或math.pi？

Answer 1

>>> import math
>>> import numpy as np
>>> import scipy
>>> math.pi == np.pi == scipy.pi
True

所以没关系,它们都是一样的价值.

所有三个模块提供pi值的唯一原因是,如果您只使用三个模块中的一个,则可以方便地访问pi而无需导入另一个模块.他们没有为pi提供不同的价值观.

Answer 2

需要注意的一点是,当然,并非所有的库都会对pi使用相同的含义,因此了解您正在使用的内容永远不会受到伤害.例如,符号数学库Sympy对pi的表示与数学和numpy不同:

import math
import numpy
import scipy
import sympy

print(math.pi == numpy.pi)
> True
print(math.pi == scipy.pi)
> True
print(math.pi == sympy.pi)
> False

Answer 3

如果我们看它的源代码，scipy.pi正是math.pi；事实上，它被定义为

import math as _math
pi = _math.pi

在他们的源代码中，被math.pi定义为等于3.14159265358979323846并被numpy.pi定义为等于; 两者都远高于 Python 中浮点数的 15 位精度，因此使用哪一个并不重要。3.141592653589793238462643383279502884

也就是说，如果您尚未使用 numpy 或 scipy，则导入它们只是为了np.pi或scipy.pi会添加不必要的依赖项，而math是 Python 标准库，因此不存在依赖项问题。例如，对于pipython 中的张量流代码，可以使用tf.constant(math.pi).