numpy和scipy中的阶乘

Question

我怎样才能导入阶乘函数分别从Numpy和sippy为了看看哪一个更快？

我已经通过导入数学从python本身导入了阶乘。但是，它不适用于Numpy和smpy。

Answer 1

SciPy具有函数SciPy。特殊的阶乘（以前为scipy.misc.factorial）

>>> import math
>>> import scipy.special
>>> math.factorial(6)
720
>>> scipy.special.factorial(6)
array(720.0)

Answer 2

Ashwini的答案很好，因为它指出了scipy。数学阶乘。数学阶乘，数学。阶乘是相同的函数。但是，我建议使用Janne提到的scipy。特殊的阶乘是不同的。来自scipy的一个可以接受np。ndarray作为输入，而其他的不能。

In [12]: import scipy.special

In [13]: temp = np.arange(10) # temp is an np.ndarray

In [14]: math.factorial(temp) # This won't work
---------------------------------------------------------------------------
TypeError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-14-039ec0734458> in <module>()
----> 1 math.factorial(temp)

TypeError: only length-1 arrays can be converted to Python scalars

In [15]: scipy.special.factorial(temp) # This works!
Out[15]: 
array([  1.00000000e+00,   1.00000000e+00,   2.00000000e+00,
         6.00000000e+00,   2.40000000e+01,   1.20000000e+02,
         7.20000000e+02,   5.04000000e+03,   4.03200000e+04,
         3.62880000e+05])

所以，如果你对一个np做阶乘。ndarray，来自scipy的一个将比for循环更容易编码和更快。

Answer 3

您可以这样导入它们：

In [7]: import scipy, numpy, math                                                          

In [8]: scipy.math.factorial, numpy.math.factorial, math.factorial
Out[8]: 
(<function math.factorial>,                                                                
 <function math.factorial>,                                                                
 <function math.factorial>)

scipy。数学阶乘和numpy。数学阶乘似乎只是数学的别名/引用。阶乘，即scipy。数学阶乘就是数学。阶乘和numpy。数学阶乘就是数学。阶乘应同时给出真。