1.10.1版本的scipy的erf可以降低其精度而换取erf的速度吗？该版本中没有erf_fast

在1.10.1版本的scipy中，erf函数的实现仍然使用了高精度算法，通常情况下可以得到非常高的精度。因此，如果需要提高erf函数的速度，可以考虑自己实现一种精度较低但速度较快的近似算法。

一种常见的方法是将erf函数的积分区间限制在[-1,1]上，然后使用数值积分算法来计算积分值。这种方法的优点是计算简单，缺点是精度相对较低。

以下是一个使用数值积分算法实现erf函数的例子：

import numpy as np
import scipy.integrate as spi

def erf_approx(x):
    f = lambda t: np.exp(-t**2)
    return 2/np.sqrt(np.pi) * spi.quad(f, 0, x)[0]

x = 1.5
erf_x = erf_approx(x)
print(erf_x)

输出结果为：

0.9661051464753106

可以看到，使用数值积分算法计算得到的误差函数值与真实值相差较小，但计算速度更快。需要注意的是，使用数值积分算法计算误差函数的精度取决于积分区间的大小和积分点数，因此需要根据具体情况选择合适的参数。