numpy.ldexp

麻木的。ldexp ( x1 , x2 , / , out=None , * , where=True , casting='same_kind' , order='K' , dtype=None , subok=True [ ,签名, extobj ] ) = <ufunc 'ldexp' >

按元素返回 x1 * 2**x2。

尾数x1和二进制指数x2用于构造浮点数。x1 * 2**x2

参数：

x1类似数组

乘法器数组。

x2类似数组，int

二进制指数数组。如果，它们必须可广播为通用形状（成为输出的形状）。x1.shape != x2.shape

out ndarray、None 或 ndarray 和 None 的元组，可选

存储结果的位置。如果提供，它必须具有输入广播到的形状。如果未提供或无，则返回新分配的数组。元组（只能作为关键字参数）的长度必须等于输出的数量。

其中array_like，可选

该条件通过输入广播。在条件为 True 的位置，输出数组将设置为 ufunc 结果。在其他地方，输出数组将保留其原始值。请注意，如果通过 default 创建 未初始化的outout=None数组，则其中条件为 False 的位置将保持未初始化状态。

**夸格

对于其他仅关键字参数，请参阅 ufunc 文档。

返回：

y ndarray 或标量

的结果。如果x1和x2都是标量，则这是一个标量。x1 * 2**x2

也可以看看

frexp

返回 (y1, y2) 从，逆到。x = y1 * 2**y2ldexp

笔记

不支持复杂的数据类型，它们会引发 TypeError。

ldexp作为 的反函数很有用frexp，如果单独使用，则简单地使用表达式 会更清楚。x1 * 2**x2

例子

>>> np.ldexp(5, np.arange(4))
array([ 5., 10., 20., 40.], dtype=float16)

>>> x = np.arange(6)
>>> np.ldexp(*np.frexp(x))
array([ 0.,  1.,  2.,  3.,  4.,  5.])