在Python中求幂 – 我应该更喜欢**运算符而不是math.pow和math.sqrt？
在我的领域里，将一些数字平方，一起操作，并取结果的平方根是很常见的。 这是在毕达哥拉斯定理和RMS计算，例如。
在numpy，我做了以下几点：
result = numpy.sqrt(numpy.sum(numpy.pow(some_vector, 2))) 而在纯Python中，可能会有这样的情况：
result = math.sqrt(math.pow(A, 2) + math.pow(B,2)) # example with two dimensions.
然而，我一直在使用这种纯粹的Pythonforms，因为我发现它更紧凑，独立于import，看似等价：
result = (A**2 + B**2)**0.5 # two dimensions result = (A**2 + B**2 + C**2 + D**2)**0.5
我曾经听到一些人认为**运算符是一种黑客攻击，并且通过以0.5来幂数来排列数字是不太可读的。 但是我想问的是如果：
“有没有计算理由比第三个select前两个select？”
谢谢阅读！
math.sqrt是平方根的C实现，因此不同于使用实现Python内build的pow函数的**运算符。 因此，使用math.sqrt实际上给出了与使用**运算符不同的答案，并且确实存在一个计算理由来selectnumpy或math模块实现。 具体来说，sqrt函数可能以最有效的方式实现，而**运算的是大量的基数和指数，对于平方根的具体情况可能未被优化。 另一方面，内置的pow函数处理一些额外的情况，如“复数，无限整数和模幂运算”。
有关**和math.sqrt之间区别的更多信息，请参阅此堆栈溢出问题。
就“Pythonic”而言，我认为我们需要讨论这个词的定义。 从官方的Python术语表中可以看出，Pythonic的一个代码或者想法是“紧密地遵循Python语言中最常见的习惯用法，而不是用其他语言通用的概念来实现代码”。 在我能想到的每一种其他语言中，都有一些基本平方根函数的math模块。 然而，有些语言缺乏象C ++这样的强大的运算符。 所以**可能更多Pythonic，但是否客观上更好取决于用例。
即使在基本的Python中，你也可以用通用的forms进行计算
result = sum(x**2 for x in some_vector) ** 0.5
x ** 2肯定不是破解，执行的计算是相同的（我用cpython源代码进行检查）。 我实际上发现它更易读（和可读性计数）。
使用相反的x ** 0.5来取平方根不会做与math.sqrt完全相同的计算，因为前者（可能）是使用对数计算的，后者可能是使用math处理器的特定数字指令计算的。
我经常使用x ** 0.5因为我不想为此添加math 。 然而，我希望平方根的一个具体的指令比对数的多步操作更好（更准确）。
