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，它们必须能够广播到共同的形状（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（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: 此条件会在输入上广播。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 创建了未初始化的 out 数组，则其中条件为 False 的位置将保持未初始化。
**kwargs: 有关其他仅限关键字的参数，请参阅 ufunc 文档。

返回:

yndarray 或 scalar: x1 * 2**x2 的结果。如果 x1 和 x2 都是标量，则结果为标量。

另请参阅

frexp: 从 x = y1 * 2**y2 返回 (y1, y2)，是 ldexp 的逆。

注意

不支持复数数据类型，它们将引发 TypeError。

ldexp 作为 frexp 的逆函数很有用，如果单独使用，直接使用表达式 x1 * 2**x2 会更清晰。

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.])