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 запятой x1 * 2**x2.

Параметры

x1array_like

Массив множителей.

x2array_like, int

Массив показателей степени двойки. Если x1.shape != x2.shape, они должны быть совместимы для трансляции в общую форму (которая становится формой результата).

outndarray, None, or tuple of ndarray and None, optional

Место в памяти, куда сохраняется результат. Если задано, оно должно иметь форму, совместимую с формами входных данных. Если не задано или равно None, возвращается вновь выделенный массив. Кортеж (возможен только как ключевой параметр) должен иметь длину, равную количеству выходных значений.

wherearray_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 своё исходное значение. Обратите внимание, что если массив out создаётся без инициализации через значение по умолчанию out=None, места в нём, где условие ложно, останутся неинициализированными.

**kwargs

Для других ключевых аргументов см. документацию ufunc.

Возвращает

yndarray 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, обратное к ldexp.

Примечания

Комплексные типы данных не поддерживаются, они будут вызывать TypeError.

ldexp полезен как обратное значение frexp, если использовать его самостоятельно, 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.])