numpy.logaddexp2

numpy.logaddexp2(x1, x2, /, out=None, *, where=True, casting='same_kind', order='K', dtype=None, subok=True[, signature, extobj]) = <ufunc 'logaddexp2'>

Логарифм суммы экспоненциальных значений входных данных в базе-2.

Вычисляет log2(2**x1 + 2**x2). Эта функция полезна в машинном обучении, когда вычисляемые вероятности событий могут быть настолько малы, что превышают диапазон обычных чисел с плавающей запятой. В таких случаях можно использовать двоичный логарифм вычисленной вероятности. Эта функция позволяет складывать вероятности, сохранённые таким образом.

Параметры:

x1, x2 : array_like Входные значения. out : ndarray, None, or tuple of ndarray and None, optional Место, в которое сохраняется результат. Если указано, оно должно иметь форму, к которой транслируются входные данные. Если не указано или None, возвращается только что выделенный массив. Кортеж (возможен только в качестве ключевого аргумента) должен иметь длину, равную числу результатов. where : array_like, optional Значения True указывают на необходимость вычисления ufunc в этой позиции, значения False указывают на то, что значение в выходе должно остаться без изменений. **kwargs Для других ключевых аргументов см. документацию по ufunc.

Возвращает:

result : ndarray Логарифм в базе-2 от 2**x1 + 2**x2. Это скалярное значение, если и x1 и x2 являются скалярами.

См. также

logaddexp

Логарифм суммы экспоненциальных значений входных данных.

Примечания

Добавлена в версии 1.3.0.

Примеры

>>> 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