我正在尝试使用numpy评估多项式（3度）。我发现通过更简单的python代码执行此操作将更加高效。
import numpy as np
import timeit
m = [3,7,1,2]
f = lambda m,x: m[0]*x**3 + m[1]*x**2 + m[2]*x + m[3]
np_poly = np.poly1d(m)
np_polyval = lambda m,x: np.polyval(m,x)
np_pow = lambda m,x: np.power(x,[3,2,1,0]).dot(m)
print 'result={}, timeit={}'.format(f(m,12),timeit.Timer('f(m,12)', 'from __main__ import f,m').timeit(10000))
result=6206, timeit=0.0036780834198
print 'result={}, timeit={}'.format(np_poly(12),timeit.Timer('np_poly(12)', 'from __main__ import np_poly').timeit(10000))
result=6206, timeit=0.180546045303
print 'result={}, timeit={}'.format(np_polyval(m,12),timeit.Timer('np_polyval(m,12)', 'from __main__ import np_polyval,m').timeit(10000))
result=6206, timeit=0.227771043777
print 'result={}, timeit={}'.format(np_pow(m,12),timeit.Timer('np_pow(m,12)', 'from __main__ import np_pow,m').timeit(10000))
result=6206, timeit=0.168987989426
我错过了什么？
numpy中还有另一种方法来评估多项式吗？
好吧，看一下polyval（当评估一个poly1d时最终会调用的函数）的实现，看来实现者决定包含一个显式循环很奇怪……从numpy 1.6.2的源头开始：
def polyval(p, x):
p = NX.asarray(p)
if isinstance(x, poly1d):
y = 0
else:
x = NX.asarray(x)
y = NX.zeros_like(x)
for i in range(len(p)):
y = x * y + p[i]
return y
一方面，避免电源操作在速度方面应该是有利的，另一方面，python级别的循环几乎把事情搞砸了。
这是另一种numpy-ish实现：
POW = np.arange(100)[::-1]
def g(m, x):
return np.dot(m, x ** POW[m.size : ])
为了提高速度，我避免在每次调用时重新创建电源阵列。同样，为公平起见，在对numpy进行基准测试时，您应该从numpy数组而不是列表开始，以避免在每次调用时将列表转换为numpy的麻烦。
因此，添加时m = np.array(m)，我的g运行速度仅比您的慢50％f。
尽管在您发布的示例中速度较慢，但要对标量上的低次多项式求值x，您确实不能比显式实现（例如f）快得多（当然可以，但是可以，但是如果不采取措施，可能不会做得太多）编写较低级别的代码）。但是，对于更高的度数（必须将您的显式表达式替换为某种循环），g随着度数的增加，numpy方法（例如）会证明快得多，并且对于矢量化求值（即何时x是向量）也将得到证明。
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