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 вычисленные вероятности событий могут быть настолько малыми, что выходят за пределы диапазона обычных чисел с плавающей точкой. В таких случаях логарифм вычисленной вероятности сохраняется. Эта функция позволяет складывать вероятности, сохранённые таким образом.

Параметры:

x1, x2 : array_like Входные значения. Если x1.shape != x2.shape, они должны быть совместимы для трансляции в общий формат (который становится формой выходных данных). out : ndarray, None, or tuple of ndarray and None, optional Местоположение, в котором сохраняется результат. Если указано, оно должно иметь формат, совместимый с входными данными. Если не указано или None, возвращается недавно выделенный массив. Кортеж (возможен только как ключевой аргумент) должен иметь длину, равную количеству выходных данных. where : array_like, optional Это условие транслируется во входные данные. В местах, где условие истинно, массив out будет установлен на результат ufunc. В противном случае массив out сохранит своё первоначальное значение. Обратите внимание, что если массив out создаётся с помощью стандартного значения out=None, места в нём, где условие ложно, останутся неинициализированными. **kwargs Для других ключевых аргументов см. документацию ufunc.

Возвращает:

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

См. также

logaddexp2

Логарифм суммы экспонент входных данных по основанию 2.

Примечания

Добавлена 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