numpy.logaddexp2#

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

以 2 为基数的输入指数化之和的对数。

计算 log2(2**x1 + 2**x2)。当计算出的事件概率可能非常小，超出普通浮点数范围时，此函数在机器学习中很有用。在这种情况下，可以使用计算出的概率的以 2 为底的对数。此函数允许以这种方式添加概率。

参数:
x1, x2array_like

输入值。如果 x1.shape != x2.shape，它们必须可广播到公共形状（该形状将成为输出的形状）。

outndarray, None, or tuple of ndarray and None, optional

结果存储的位置。如果提供了，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。元组（仅可能作为关键字参数）的长度必须等于输出的数量。

wherearray_like, optional

此条件将广播到输入。在条件为 True 的位置，out 数组将设置为 ufunc 结果。在其他地方，out 数组将保留其原始值。请注意，如果通过默认的 out=None 创建了一个未初始化的 out 数组，那么其中条件为 False 的位置将保持未初始化状态。

**kwargs

有关其他关键字参数，请参阅 ufunc 文档。

返回:
resultndarray

以 2 为底的 2**x1 + 2**x2 的对数。如果 x1 和 x2 都是标量，则此值为标量。

另请参阅

logaddexp

输入指数化之和的对数。

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
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