numpy.logaddexp

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

Логарифм суммы экспоненциальных значений входных данных.

Вычисляет log(exp(x1) + exp(x2)). Эта функция полезна в статистике, где вычисляемые вероятности событий могут быть настолько малы, что выходят за пределы диапазона обычных чисел с плавающей точкой. В таких случаях хранится логарифм вычисленной вероятности. Эта функция позволяет суммировать вероятности, хранящиеся 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 векторизуются входные данные. Если не указано или None, возвращается только что выделенный массив. Кортеж (возможен только как ключевой аргумент) должен иметь длину, равную числу выходов. where : array_like, optional Значения True указывают на вычисление ufunc в этой позиции, значения False указывают на то, чтобы оставить значение в выводе в покое. **kwargs Для других ключевых аргументов см. документацию ufunc.

Возвращает:

result : ndarray Логарифм exp(x1) + exp(x2). Это скаляр, если оба x1 и x2 являются скалярами.

См. также

logaddexp2

Логарифм суммы экспонент входных данных по основанию 2.

Примечания

Введено в версии 1.3.0.

Примеры

>>> 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