如何解決python x。** y與math.pow（x，y）的指數(shù)？

使用Power運算符**將更快，因為它不會產(chǎn)生函數(shù)調(diào)用的開銷。如果您反匯編Python代碼，則可以看到以下內(nèi)容：

>>> dis.dis(’7. ** i’) 1 0 LOAD_CONST 0 (7.0) 3 LOAD_NAME0 (i) 6 BINARY_POWER 7 RETURN_VALUE >>> dis.dis(’pow(7., i)’) 1 0 LOAD_NAME0 (pow) 3 LOAD_CONST 0 (7.0) 6 LOAD_NAME1 (i) 9 CALL_FUNCTION 2 (2 positional, 0 keyword pair) 12 RETURN_VALUE >>> dis.dis(’math.pow(7, i)’) 1 0 LOAD_NAME0 (math) 3 LOAD_ATTR1 (pow) 6 LOAD_CONST 0 (7) 9 LOAD_NAME2 (i) 12 CALL_FUNCTION 2 (2 positional, 0 keyword pair) 15 RETURN_VALUE

請注意，我在這里使用變量i作為指數(shù)，因為類似常數(shù)的表達式7. ** 5實際上是在編譯時求值的。

現(xiàn)在，實際上，這種差異并不重要，正如您在計時時可以看到的那樣：

>>> from timeit import timeit>>> timeit(’7. ** i’, setup=’i = 5’)0.2894785532627111>>> timeit(’pow(7., i)’, setup=’i = 5’)0.41218495570683444>>> timeit(’math.pow(7, i)’, setup=’import math; i = 5’)0.5655053168791255

所以，雖然pow和math.pow大約慢一倍，但仍不夠快，不會太在乎。除非您實際上可以將求冪識別為瓶頸，否則如果清晰度降低，就沒有理由選擇一種方法而不是另一種方法。這尤其適用，因為pow例如提供了集成的模運算。

Alfe在上述評論中提出了一個很好的問題：

timeit表明這math.pow比**所有情況都要慢。math.pow()無論如何有什么好處？有誰知道它有什么好處呢？

math.pow內(nèi)置函數(shù)pow和冪運算符的最大區(qū)別**在于，它 始終使用浮點語義。因此，如果由于某種原因而要確保返回的結(jié)果是浮點數(shù)，math.pow則將確保此屬性。

我們來看一個示例：我們有兩個數(shù)字i和j，不知道它們是浮點數(shù)還是整數(shù)。但我們希望得到的浮點結(jié)果i^j。那么我們有什么選擇呢？

我們可以將至少一個參數(shù)轉(zhuǎn)換為浮點數(shù)，然后執(zhí)行i ** j。我們可以i ** j將結(jié)果轉(zhuǎn)換為浮點數(shù)（當(dāng)浮點數(shù)為i或時，會自動使用浮點指數(shù)j，因此結(jié)果相同）。我們可以使用math.pow。

因此，讓我們測試一下：

>>> timeit(’float(i) ** j’, setup=’i, j = 7, 5’)0.7610865891750791>>> timeit(’i ** float(j)’, setup=’i, j = 7, 5’)0.7930400942188385>>> timeit(’float(i ** j)’, setup=’i, j = 7, 5’)0.8946636625872202>>> timeit(’math.pow(i, j)’, setup=’import math; i, j = 7, 5’)0.5699394063529439

如您所見，math.pow實際上更快！如果考慮一下，函數(shù)調(diào)用的開銷現(xiàn)在也消失了，因為在所有其他替代方案中，我們都必須調(diào)用float()。

此外，可能值得指出的是**，pow可以通過實現(xiàn)自定義類型的特殊__pow__（和__rpow__）方法來覆蓋和的行為。因此，如果您出于某種原因（無論出于何種原因）不希望使用它，math.pow則不會這樣做。

解決方法

使用math.pow或**運算符哪個更有效？我什么時候應(yīng)該使用另一個？

到目前為止，我知道x**y可以返回一個int或一個，float如果您使用小數(shù)，該函數(shù)pow將返回一個浮點數(shù)

import mathprint math.pow(10,2)print 10. ** 2