numpy.logaddexp#

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

輸入值的指數運算總和的對數。

計算 log(exp(x1) + exp(x2))。此函數在統計學中很有用，在統計學中，事件的計算機率可能非常小，以至於超出正常浮點數的範圍。在這種情況下，會儲存計算機率的對數。此函數允許加總以這種方式儲存的機率。

參數:
x1, x2array_like

輸入值。如果 x1.shape != x2.shape，它們必須可廣播到一個共同的形狀（這將成為輸出的形狀）。

outndarray, None 或 ndarray 和 None 的元組, 可選

結果儲存的位置。如果提供，則必須具有輸入廣播到的形狀。如果未提供或為 None，則會傳回新分配的陣列。元組（可能僅作為關鍵字引數）的長度必須等於輸出的數量。

wherearray_like, 可選

此條件會廣播到輸入。在條件為 True 的位置，out 陣列將設定為 ufunc 結果。在其他位置，out 陣列將保留其原始值。請注意，如果透過預設 out=None 建立未初始化的 out 陣列，則其中條件為 False 的位置將保持未初始化。

**kwargs

對於其他僅限關鍵字的引數，請參閱 ufunc 文件。

傳回值:
resultndarray

exp(x1) + exp(x2) 的對數。如果 x1 和 x2 都是純量，則這是一個純量。

參見

logaddexp2

以 2 為底的輸入值指數運算總和的對數。

範例

>>> 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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