numpy.logaddexp2#

numpy.logaddexp2(x1, x2, /, out=None, *, where=True, casting='same_kind', order='K', dtype=None, subok=True[, signature]) = <ufunc 'logaddexp2'>#

以 2 为底的输入的指数和的对数.

计算 log2(2x1 + 2x2) .当事件的计算概率可能太小以至于超出正常浮点数的范围时,此函数在机器学习中非常有用.在这种情况下,可以使用计算概率的以 2 为底的对数.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

2x1 + 2x2 的以 2 为底的对数.如果 x1x2 都是标量,则返回标量.

参见

logaddexp

输入值的指数和的对数.

示例

>>> import numpy as np
>>> prob1 = np.log2(1e-50)
>>> prob2 = np.log2(2.5e-50)
>>> prob12 = np.logaddexp2(prob1, prob2)
>>> prob1, prob2, prob12
(-166.09640474436813, -164.77447664948076, -164.28904982231052)
>>> 2**prob12
3.4999999999999914e-50