numpy.logaddexp2 #
- 麻木的。logaddexp2 ( x1 , x2 , / , out=None , * , where=True , casting='same_kind' , order='K' , dtype=None , subok=True [ ,签名, extobj ] ) = <ufunc 'logaddexp2' > #
输入以 2 为底的指数总和的对数。
计算.当计算的事件概率可能小到超出正常浮点数的范围时,此函数在机器学习中很有用。在这种情况下,可以使用计算概率的以 2 为底的对数。该函数允许添加以这种方式存储的概率。
log2(2**x1 + 2**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out
out=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
的以 2 为底的对数。如果x1和x2都是标量,则这是一个标量。
2**x1 + 2**x2
也可以看看
logaddexp
输入的幂总和的对数。
笔记
1.3.0 版本中的新增功能。
例子
>>> 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