dblquad相比于两次quad有性能提升吗？
根据scipy的参考手册，dblquad在数学上等同于重复使用quad两次。起初，我以为dblquad在性能上应该比使用两次quad更好（除了方法上更方便）。但让我惊讶的是，dblquad的性能似乎更差。我从“SciPy参考指南，版本0.14.0”的第12-13页取了一些例子，并做了一些修改：
import scipy
import math
import timeit
def integrand(t, n, x):
return math.exp(-x*t) / t**n
def expint(n, x):
return scipy.integrate.quad(integrand, 1, scipy.Inf, args=(n, x))[0]
def I11():
res = []
for n in range(1,5):
res.append(scipy.integrate.quad(lambda x: expint(n, x), 0, scipy.Inf)[0])
return res
def I2():
res = []
for n in range(1,5):
res.append(scipy.integrate.dblquad(lambda t, x: integrand(t, n, x), 0, scipy.Inf, lambda x: 1, lambda x: scipy.Inf)[0])
return res
print('twice of quad:')
print(I11())
print(timeit.timeit('I11()', setup='from __main__ import I11', number=100))
print('dblquad:')
print(I2())
print(timeit.timeit('I2()', setup='from __main__ import I2', number=100))
我的输出结果是这样的：
twice of quad:
[1.0000000000048965, 0.4999999999985751, 0.33333333325010883, 0.2500000000043577]
5.42371296883
dblquad:
[1.0000000000048965, 0.4999999999985751, 0.33333333325010883, 0.2500000000043577]
6.31611323357
我们看到这两种方法产生了相同的结果（准确的结果应该是1, 1/2, 1/3, 1/4）。但是dblquad的性能更差。
有没有人能解释一下dblquad到底是怎么回事？我对tplquad和nquad也有同样的疑问。