在Python中编写简单数学计算的最佳实践

Question

我需要在Python 2.7中进行简单的数学计算，包括求和，减法，除法，乘法，数字列表之和等等。

我想写出优雅，防弹，高效的代码，但我必须承认我对几件事情感到困惑，例如：

• 如果我的等式中有1/(N-1)*x我应该只编码1/(N-1)*x或1.0/(N-1)*x，1.0/(N-1.0)*x或其他任何组合？
• 对于除法，我应该//使用/还是from __future__ import division使用math.fsum()？
• 有哪些做法，例如“使用float(x)连接浮动列表”？
• 我应该假设输入数字是浮点数还是进行转换以防万一（可能会导致许多{{1}}操作的效率下降）？

那么在Python中编写用于简单数学计算的代码的最佳实践是

1. 优雅/ Python化，
2. 高效，
3. 防止输入数据的确切数字类型（浮点数与整数）不确定性等问题？

Answer 1

1. 如果您使用Python 2.7，总是使用from __future__ import division。它消除了很多混乱和错误。

   有了这个，你永远不必担心如果一个分区是浮点数，/将永远是一个浮点数，//将永远是一个整数。

2. 您应该使用float()转换输入。你只会做一次，而且性能不会太高。

3. 我会得到一个像这样的浮点数的总和：sum(li, 0.0)，但是如果需要精度，请使用专门为此创建的math.fsum。

4. 最后，你的最后陈述令人困惑。您的意思是1/((N-1)*x)还是(1/(N-1))*x？在第一种情况下，我将其写为1 / (x * (N-1))，在第二种情况下将其写为x / (N-1)。两者都假设3.x风格分裂。

另外，如果你想要一些真正的表现，请看看numpy。

Answer 2

如果你想在Python中使用数字代码，那么你应该考虑使用PyPy。 Numpy和scipy对于处理数组很方便，如果你使用它们提供的线性代数算法，它们会提供良好的性能。但是如果你的数值运算是在纯Python代码中，那么PyPy可以显着提高性能。我看到加速比20倍以上。当你使用PyPy时，编写数学表达式的最佳方法是最简单的方法。它会比你更好地优化你的代码，所以尽量使它简单易读。