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 степеней двойки x2 используются для построения чисел с плавающей точкой x1 * 2**x2.

Параметры

x1array_like

Массив множителей.

x2array_like, int

Массив показателей степеней 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 котором хранится результат. Если задано, оно должно иметь форму, к которой векторизуются входные данные. Если не задано или равно None, возвращается только что выделенный массив. Кортеж (возможен только в качестве ключевого аргумента) должен иметь длину, равную количеству результатов.

wherearray_like, optional

Это условие транслируется на вход. В местах, где условие истинно, массив out устанавливается в результат ufunc. В противном случае массив out сохраняет свое исходное значение. Обратите внимание, что если неинициализированный массив out создается с помощью значения по умолчанию out=None, места в нем, где условие ложно, останутся неинициализированными.

**kwargs

Для других ключевых аргументов см. документацию ufunc.

Возвращает

yndarray or scalar

Результат x1 * 2**x2. Это скалярное значение, если и 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 вызовут TypeError.

ldexp полезен как обратная функция к frexp, если используется сам по себе, то проще 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.])