numpy.ldexp#
- numpy.ldexp(x1, x2, /, out=None, *, where=True, casting='same_kind', order='K', dtype=None, subok=True[, signature]) = <ufunc 'ldexp'>#
返回 x1 * 2**x2,逐元素计算。
尾数 x1 和 2 的指数 x2 用于构建浮点数
x1 * 2**x2
。- 参数:
- x1array_like
乘数数组。
- x2array_like, int
2 的指数数组。如果
x1.shape != x2.shape
,则它们必须可广播到一个公共形状(该形状将成为输出的形状)。- outndarray, None, 或 ndarray 和 None 的元组,可选
结果存储的位置。如果提供,它必须具有输入可广播到的形状。如果不提供或为 None,则返回一个新分配的数组。元组(只能作为关键字参数)的长度必须等于输出的数量。
- wherearray_like, 可选
此条件将广播到输入上。在条件为 True 的位置,out 数组将设置为 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**
有关其他关键字参数,请参阅 ufunc 文档。
- 返回:
- yndarray 或标量
x1 * 2**x2
的结果。如果 x1 和 x2 都是标量,则它是一个标量。
备注
不支持复数类型,它们将引发 TypeError。
ldexp
作为frexp
的逆运算很有用,如果单独使用,则直接使用表达式x1 * 2**x2
更清晰。示例
>>> import numpy as np >>> 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.])