我具有要近似的复杂函数，并且我使用np.polyfit找到多项式来近似它。

我想找到正确的十进制位置的统计数据，以确定近似值的质量。

但是很难有效地做到。目前，我只是将元素转换为字符串，并根据元素找到最长的常见前缀长度元素，不用说这效率低下。

import numpy as np
from collections import Counter

x = np.linspace(1, 2, 4096)
exp = np.exp(x)
poly = np.polyfit(x, exp, 6)
approx = np.polyval(poly, x)

def LCP(s1, s2):
    c = 0
    for a, b in zip(s1, s2):
        if a != b:
            break
        c += 1
    return c

def leading_digits(f1, f2):
    l = LCP(str(f1), str(f2)) - 1
    return max(l, 0)

correct_places = Counter()
for a, b in zip(approx, exp):
    correct_places[leading_digits(a, b)] += 1

Counter({7: 2014, 8: 1699, 6: 207, 9: 135, 5: 27, 10: 12, 11: 2})

什么是更有效的方法？