numpy.logaddexp

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

输入的幂总和的对数。

计算.此函数在统计中很有用，其中计算的事件概率可能小到超出正常浮点数的范围。在这种情况下，计算的概率的对数被存储。该函数允许添加以这种方式存储的概率。log(exp(x1) + exp(x2))

参数：

x1, x2类似数组

输入值。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：

结果数组

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

也可以看看

logaddexp2

输入以 2 为底的指数总和的对数。

笔记

1.3.0 版本中的新增功能。

例子

>>> 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