numpy.logaddexp

numpy.logaddexp(x1, x2, /, out=None, *, where=True, casting='same_kind', order='K', dtype=None, subok=True[, signature, extobj]) = <ufunc 'logaddexp'>

输入的指数总和的对数。

计算 log(exp(x1) + exp(x2)) . 此函数在统计数据中很有用，在统计数据中，事件的计算概率可能非常小，以至于超过了正常浮点数的范围。在这种情况下，计算出的概率的对数被存储起来。此函数允许添加以这种方式存储的概率。

参数

X1，X2array_like

输入值。如果 x1.shape != x2.shape ，它们必须可以广播到公共形状（成为输出的形状）。

outndarray、none或ndarray和none的元组，可选

存储结果的位置。如果提供，它必须具有输入广播到的形状。如果未提供或没有，则返回新分配的数组。元组（只能作为关键字参数）的长度必须等于输出数。

where阵列式，可选

这种情况通过输入广播。在条件为真的位置 out 数组将被设置为ufunc结果。在其他地方 out 数组将保留其原始值。请注意，如果未初始化 out 数组是通过默认值创建的 out=None ，其中条件为False的位置将保持未初始化状态。

**kwargs

有关其他仅限关键字的参数，请参见 ufunc docs .

返回

result恩达雷

对数 exp(x1) + exp(x2) . 这是一个标量，如果两者都是 x1 和 x2 是标量。

参见

logaddexp2

以2为底的输入的指数之和的对数。

笔记

1.3.0 新版功能.

实例

>>> 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

numpy.log1p numpy.logaddexp2