numpy.logaddexp#

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

输入的指数和的对数。

计算 log(exp(x1) + exp(x2))。此函数在统计学中很有用，其中计算出的事件概率可能非常小，以至于超过了普通浮点数的范围。在这种情况下，会存储计算概率的对数。此函数允许以这种方式添加存储的概率。

参数：
x1, x2array_like

输入值。如果 x1.shape != x2.shape，则它们必须可以广播到一个共同的形状（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，则其形状必须是输入可以广播到的形状。如果不提供或为 None，则返回一个新分配的数组。元组（仅作为关键字参数可能）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。

**kwargs**

对于其他仅限关键字的参数，请参见 ufunc 文档。

返回：
resultndarray

exp(x1) + exp(x2) 的对数。如果 x1 和 x2 都是标量，则这是一个标量。

另请参见

logaddexp2

以 2 为底的输入指数和的对数。

示例

>>> import numpy as np
>>> prob1 = np.log(1e-50)
>>> prob2 = np.log(2.5e-50)
>>> prob12 = np.logaddexp(prob1, prob2)
>>> prob12
-113.87649168120691
>>> np.exp(prob12)
3.5000000000000057e-50
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