numpy.logaddexp#

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

输入的指数之和的对数.

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太小以至于超出普通浮点数的范围. 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添加存储的概率.

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(该形状将成为输出的形状).

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

结果存储到的位置.如果提供,它必须具有输入的广播到的形状. 如果未提供或为 None,则返回一个新分配的数组.一个元组(可能只能作为关键字参数)必须具有等于输出数量的长度.

wherearray_like, optional

此条件在输入上进行广播.在条件为 True 的位置, out 数组将设置为 ufunc 结果.否则, out 数组将保留其原始值.请注意,如果通过默认值 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,请参阅 ufunc docs .

返回:
resultndarray

exp(x1) + exp(x2) 的对数. 如果 x1 和 x2 都是标量,则这是一个标量.

参见

logaddexp2

以 2 为底的输入的指数之和的对数.

示例

>>> 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
当前页面