在我的领域中，将一些数字平方，将它们一起运算，然后取结果的平方根是很常见的。例如，这是在勾股定理和 RMS 计算中完成的。
在numpy中，我做了以下事情：
result = numpy.sqrt(numpy.sum(numpy.pow(some_vector, 2)))
在纯 python 中会出现这样的情况：
result = math.sqrt(math.pow(A, 2) + math.pow(B,2)) # example with two dimensions.
但是，我一直在使用这种纯 python 形式，因为我发现它更紧凑、独立于导入并且看似等效：
result = (A**2 + B**2)**0.5 # two dimensions
result = (A**2 + B**2 + C**2 + D**2)**0.5
我听说有些人争辩说，**运算符有点像黑客，通过取幂来平方数字0.5不太可读。但我想问的是：
“是否有任何计算理由更喜欢前两种选择而不是第三种选择？”
谢谢阅读！
math.sqrt是平方根的 C 实现，因此与使用**实现 Python 内置pow函数的运算符不同。因此，使用math.sqrt实际上给出了与使用运算符不同的答案，**并且确实有一个计算原因更喜欢numpy或math模块实现而不是内置的。具体而言， sqrt 函数可能以最有效的方式实现，而**在大量基数和指数上运行，并且可能未针对平方根的特定情况进行优化。另一方面，内置pow函数处理一些额外的情况，如“复数、无界整数幂和模幂”。
**有关和之间区别的更多信息，请参阅此 Stack Overflow 问题math.sqrt。
就哪个更“Pythonic”而言，我认为我们需要讨论这个词的定义。从官方 Python 词汇表中，它指出如果一段代码或想法“严格遵循 Python 语言的最常见习语，而不是使用其他语言共有的概念来实现代码”，那么它就是 Pythonic。在我能想到的每一种其他语言中，都有一些具有基本平方根函数的数学模块。但是，有些语言缺少幂运算符，**例如 C++。所以**可能更 Pythonic，但客观上是否更好取决于用例。
即使在基础 Python 中，您也可以以通用形式进行计算
result = sum(x**2 for x in some_vector) ** 0.5
x ** 2肯定不是 hack 并且执行的计算是相同的（我检查了 cpython 源代码）。我实际上发现它更具可读性（并且可读性很重要）。
取而代之的是取平方根不会进行与前者（可能）使用对数计算而后者（可能）使用数学处理器的特定数字指令x ** 0.5计算完全相同的计算。math.sqrt
我经常使用x ** 0.5只是因为我不想为此添加math。但是，我希望平方根的特定指令比对数的多步运算更好（更准确）。