小编Tho*_*mas的帖子

为什么 a / (b*c) 在 Python 中(以及一般情况下)比 a / b / c 慢?

在为神经网络库编写一些数学导数函数时,我偶然发现了一个有趣的优化问题。事实证明,与大值a / (b*c)相比a / b / c,表达式需要更长的时间来计算(见timeit下文)。但由于这两个表达式是相等的:

  • Python 不应该在低端以相同的方式进行优化吗?
  • 是有一个情况a / (b*c),因为它似乎是慢?
  • 或者我错过了什么,而两者并不总是平等的?

提前致谢 :)

In [2]: timeit.timeit('1293579283509136012369019234623462346423623462346342635610 / (52346234623632464236234624362436234612830128521357*32189512234623462637501237)')
Out[2]: 0.2646541080002862

In [3]: timeit.timeit('1293579283509136012369019234623462346423623462346342635610 / 52346234623632464236234624362436234612830128521357 / 32189512234623462637501237')
Out[3]: 0.008390166000026511
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

python math performance cpu-speed

0
推荐指数
1
解决办法
125
查看次数

标签 统计

cpu-speed ×1

math ×1

performance ×1

python ×1