爲什麼numpy和scipy的exp（）比log（）更快？

Question

一般來說，log和exp函數應該大致相同的速度。我期望numpy和scipy的實現是相對簡單的包裝。 numpy.log()和scipy.log()具有與預期相似的速度。但是，我發現numpy.log()比這些exp()函數慢約60％，scipy.log()慢100％。有誰知道這個的原因嗎？

Answer 1

不知道爲什麼你認爲兩者應該「大致相同的速度」。這是真的，這兩個可以使用泰勒級數（其中，甚至本身就意味着小而不分析誤差項）來計算，但隨後的數值招數一命嗚呼。

例如，an algebraic identity可用於改造原有進出口。泰勒系列變爲更高效的2跳功率系列。但是，對於power系列，請參閱here關於個案優化的討論，其中一些涉及查找表。

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你給了哪個參數的功能 - 相同？每個最差的一個？

結果的準確性是什麼？你如何衡量每個人的準確性：絕對的，相對的？

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編輯應當指出的是，這些庫也可以有different backends。