numpy.logaddexp

numpy.logaddexp(x1, x2, /, out=None, *, where=True, casting='same_kind', order='K', dtype=None, subok=True[, signature]) = <ufunc 'logaddexp'>

输入值的指数和的对数.

计算 log(exp(x1) + exp(x2)) .此函数在统计中很有用,在统计中,事件的计算概率可能非常小,以至于超出正常浮点数的范围.在这种情况下,存储计算概率的对数.此函数允许以这种方式存储的概率相加.

参数:

x1, x2array_like

输入值.如果 x1.shape != x2.shape ,则它们必须可广播到公共形状(这成为输出的形状).

outndarray, None, or tuple of ndarray and None, optional

存储结果的位置.如果提供,则它必须具有输入广播到的形状.如果未提供或为None,则返回一个新分配的数组.一个元组(可能仅作为关键字参数)的长度必须等于输出的数量.

其中类数组,可选

此条件会在输入上进行广播.在条件为True的位置, out 数组将被设置为ufunc结果.否则, out 数组将保留其原始值.请注意,如果通过默认的 out=None 创建一个未初始化的 out 数组,则其中条件为False的位置将保持未初始化.

\kwargs

对于其他仅限关键字的参数,请参见 ufunc docs .

返回:

resultndarray

exp(x1) + exp(x2) 的对数.如果 x1 和 x2 都是标量,则返回标量.

参见

logaddexp2

以 2 为底的输入的指数和的对数.

示例

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>>> import numpy as np
>>> prob1 = np.log(1e-50)
>>> prob2 = np.log(2.5e-50)
>>> prob12 = np.logaddexp(prob1, prob2)
>>> prob12
-113.87649168120691
>>> np.exp(prob12)
3.5000000000000057e-50

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