numpy.ldexp

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

Возвращает x1 * 2**x2, поэлементно.

Мантиссы x1 и показатели степени двойки x2 используются для построения чисел с плавающей точкой x1 * 2**x2.

Параметры:

x1 : array_like Массив множителей. x2 : array_like, int Массив показателей степени двойки. Если x1.shape != x2.shape, они должны быть совместимы для трансляции в общую форму (которая становится формой выходных данных). out : ndarray, None, or tuple of ndarray and None, optional Местоположение, в которое сохраняется результат. Если предоставлено, оно должно иметь форму, в которую транслируются входные данные. Если не предоставлено или None, возвращается только что выделенный массив. Кортеж (возможен только в качестве ключевого аргумента) должен иметь длину, равную количеству выходных данных. where : array_like, optional Это условие транслируется по входным данным. В местах, где условие истинно, массив out будет установлен в результат ufunc. В противном случае массив out сохранит свое исходное значение. Обратите внимание, что если массив out создаётся без инициализации по умолчанию out=None, позиции в нём, где условие ложно, останутся неинициализированными. **kwargs Для других ключевых аргументов см. документацию по ufunc.

Возвращает:

y : ndarray or scalar Результат x1 * 2**x2. Это скаляр, если оба x1 и x2 являются скалярами.

См. также

frexp

Возвращает (y1, y2) из x = y1 * 2**y2, обратную к ldexp.

Примечания

Сложные типы данных не поддерживаются, они вызовут исключение TypeError.

ldexp полезно в качестве обратного к frexp, если используется в отдельности, то яснее использовать выражение x1 * 2**x2.

Примеры

>>> np.ldexp(5, np.arange(4))
array([ 5., 10., 20., 40.], dtype=float16)

>>> x = np.arange(6)
>>> np.ldexp(*np.frexp(x))
array([ 0.,  1.,  2.,  3.,  4.,  5.])