Python : math.sqrt() versus numpy.sqrt()

• math ne semble pas accepter les vecteurs (une solution consiste à passer par l'exposant)
• Numpy reste plus rapide dans cet exemple
• les "nan" sont faciles à trouver avec numpy.isnan

#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-

import numpy as np
from math import sqrt
import time

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val = -1.

## avec le module math
print("Avec le module math:")
try:
    sqrt(val)
except ValueError:
    print("\tValeur négative => impossible\n")
else:
    print("\tRacine = {}\n".format(sqrt(val)))

          
## avec le module Numpy + utilisation exception
print("Avec le module Numpy + exception:")
try:
    np.sqrt(val)
except ValueError:
    print("Valeur négative => impossible\n")
else:
    print("Racine = {}\n".format(np.sqrt(val)))
    

## A l'ancienne avec if
print("Avec le module Numpy + if/else:")
if (val < 0):
    print("Valeur négative => impossible\n")
else:
    print("Racine = {}\n".format(np.sqrt(val)))
    
############################################################################    
## test performance sur vecteur
n=1_000_000
A = np.random.random(n)

## Avec math
t0 = time.time()
B = np.copy(A)
# B = sqrt(B)## ne fonctionne pas avec un vecteur
B = B**0.5
t1 = time.time()
Duree1 = t1 - t0
print("Durée avec math : {}".format(Duree1))
del B, t0, t1

## avec numpy
t0 = time.time()
C = np.copy(A)
C = np.sqrt(C)  ## assez intuitif :-)
t1 = time.time()
Duree2 = t1 - t0
print("Durée avec numpy : {}".format(Duree2))
del C, t0, t1

## Ratio
print("ratio = {}".format(Duree1 / Duree2))

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## utilisation de numpy.isnan
T = np.array([[ 1. , 2.],
             [ 3. , 0]])
T[1,1] = np.nan
print(T)
a = np.isnan(T)
T[a] = -999 # on remplace bien le nan, tout comme on pourrait aisément supprimer la ligne ou la colonne