numpy.logaddexp2#
- numpy.logaddexp2(x1, x2, /, out=None, *, where=True, casting='same_kind', order='K', dtype=None, subok=True[, signature]) = <ufunc 'logaddexp2'>#
输入在以 2 为底的指数运算后的和的对数。
计算
log2(2**x1 + 2**x2)
。此函数在机器学习中很有用,当计算出的事件概率可能小到超出普通浮点数范围时。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存储的概率相加。- 参数:
- x1, x2array_like
输入值。如果
x1.shape != x2.shape
,则它们必须能够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能够广播到的形状。如果不提供或为 None,则返回一个新分配的数组。元组(仅可能作为关键字参数)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 的结果。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,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,请参阅 ufunc 文档。
- 返回值:
- resultndarray
2**x1 + 2**x2
的以 2 为底的对数。如果 x1 和 x2 都是标量,则这是一个标量。
另请参阅
logaddexp
输入的指数运算和的对数。
备注
版本 1.3.0 中的新功能。
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