math.logやnumpy.log，sympy.logの計算時間について

Question

ふと疑問に思ったのですが

math.log
sympy.log
numpy.log

など，logの計算は様々な方法でできますが，
一般的にはmath.logが一番速いという認識でいいでしょうか

また，それぞれの違いについて教えていただけるとありがたいです

Answer 1

スカラーだと math モジュールが早いです。

import math
import timeit

import numpy as np
import sympy

loop = 100000

print(timeit.timeit('math.log(121.)', globals=globals(), number=loop))
print(timeit.timeit('np.log(121.)', globals=globals(), number=loop))
print(timeit.timeit('sympy.log(121.)', globals=globals(), number=loop))
#0.011325610801577568
#0.06457840511575341
#0.03548670373857021

ある程度の規模の配列だと、numpy のほうが圧倒的に早いです。
log 以外のあらゆる演算で同じ結果になると思います。

array = np.random.randint(1, 10, 100).astype(float)

loop = 100000

print(timeit.timeit('[math.log(x) for x in array]', globals=globals(), number=loop))
print(timeit.timeit('np.log(array)', globals=globals(), number=loop))
1.721153515856713
0.19541964400559664

sympy は数値計算ライブラリというよりは記号計算を行うライブラリという印象です。
なので数値計算を行う際の使い分けとしては

スカラーの計算: math モジュール
配列の計算: numpy

となると思います。

Comments

[kohekoh]

なるほど
ありがとうございます