numpy.logaddexp2
-
numpy.logaddexp2(x1, x2, /, out=None, *, where=True, casting='same_kind', order='K', dtype=None, subok=True[, signature, extobj]) = <ufunc 'logaddexp2'> -
Логарифм суммы возведений в степень аргументов по основанию 2.
Вычисляет
log2(2**x1 + 2**x2). Эта функция полезна в машинном обучении, когда вычисленные вероятности событий могут быть настолько малыми, что выходят за пределы диапазона обычных чисел с плавающей точкой. В таких случаях вместо этого можно использовать двоичный 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 выходных данных). -
outndarray, None, or tuple of ndarray and None, optional -
Место, в которое сохраняется результат. Если указано, оно должно иметь форму, в которую транслируются входные данные. Если не указано или равно None, возвращается только что выделенный массив. Кортеж (только как аргумент ключевого слова) должен иметь длину, равную числу выходов.
-
wherearray_like, optional -
Это условие транслируется по входным данным. В местах, где условие истинно, массив
outбудет установлен в результат ufunc. В противном случае массивoutсохранит своё первоначальное значение. Обратите внимание, что если неинициализированный массивoutсоздан с помощью значения по умолчаниюout=None, места в нем, где условие ложно, останутся неинициализированными. - **kwargs
-
Для других аргументов только ключевого слова см. документацию ufunc.
-
- Возвращает
-
-
resultndarray -
Двоичный логарифм
2**x1 + 2**x2. Это скалярное значение, если обаx1иx2являются скалярными.
-
См. также
-
logaddexp -
Логарифм суммы возведений в степень аргументов.
Примечания
Введено в версии 1.3.0.
Примеры
>>> prob1 = np.log2(1e-50) >>> prob2 = np.log2(2.5e-50) >>> prob12 = np.logaddexp2(prob1, prob2) >>> prob1, prob2, prob12 (-166.09640474436813, -164.77447664948076, -164.28904982231052) >>> 2**prob12 3.4999999999999914e-50
© 2005–2021 NumPy Developers
Licensed under the 3-clause BSD License.
https://numpy.org/doc/1.20/reference/generated/numpy.logaddexp2.html