问题描述
pow 接受模 pow(x,y,z) 的第三个参数，它比 x ** y % z 计算效率更高。你怎么能用数组做到这一点？我试过的：
>>> import numpy as np
>>> A = np.array(range(10))
>>> pow(A,23,13)
TypeError: unsupported operand type(s) for pow(): 'numpy.ndarray','int','int'
虽然 ndarray 实现了 __pow__，但直接调用不会做任何事情：
>>> A.__pow__(23,13)
NotImplemented
在两步中使用求幂和取模会产生不正确的结果（猜测它溢出了 dtype）
>>> print(*(A ** 23 % 13)) # wrong result!
0 1 7 9 10 8 11 12 0 6
>>> print(*[pow(int(a),13) for a in A]) # correct result
0 1 7 9 10 8 11 2 5 3
实际数组很大，所以我不能使用 dtype“object”，也不能直接在 Python 中循环。
如何计算 numpy 数组的 3-arg pow？
解决方法
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