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 экспонент входящих 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 складывать вероятности, хранящиеся таким образом.

Параметры

x1, x2array_like

Входные значения. Если x1.shape != x2.shape, они должны быть совместимы для трансляции в общую форму (которая становится формой вывода).

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

Место, куда сохраняется результат. Если указано, оно должно иметь форму, к которой транслируются входные данные. Если не указано или равно None, возвращается только что выделенный массив. Кортеж (возможен только в качестве ключевого аргумента) должен иметь длину, равную количеству выходов.

wherearray_like, optional

Это условие транслируется в входные данные. В местах, где условие истинно, массив out будет установлен на результат ufunc. В противном случае массив out сохранит свое первоначальное значение. Обратите внимание, что если неинициализированный массив out создается по умолчанию out=None, места в нем, где условие ложно, останутся неинициализированными.

**kwargs

Для других ключевых аргументов см. документацию ufunc.

Возвращает

resultndarray

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

См. также

logaddexp2

Логарифм суммы экспонент входных данных в базе 2.

Примечания

Новое 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