numpy.logaddexp2#

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

以 2 为底的输入指数和的对数。

计算 log2(2**x1 + 2**x2)。此函数在机器学习中很有用，因为事件的计算概率可能非常小，以至于超出正常浮点数的范围。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添加存储的概率。

参数:
x1, x2类数组

输入值。如果 x1.shape != x2.shape，它们必须能够广播到相同的形状（这将成为输出的形状）。

outndarray、None 或 ndarray 和 None 的元组，可选

存储结果的位置。如果提供，它必须具有与输入广播到的形状。如果未提供或为 None，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。

where类数组，可选

此条件在输入上广播。在条件为 True 的位置，out 数组将被设置为 ufunc 结果。在其他位置，out 数组将保留其原始值。请注意，如果通过默认的 out=None 创建未初始化的 out 数组，则其中条件为 False 的位置将保持未初始化状态。

**kwargs

有关其他仅限关键字的参数，请参见 ufunc 文档。

返回:
resultndarray

2**x1 + 2**x2 的以 2 为底的对数。如果 x1 和 x2 都是标量，则此结果为标量。

另请参见

logaddexp

输入指数和的对数。

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
在此页面上