📅 最后修改于: 2020-06-28 06:09:40 🧑 作者: Mango
numpy.logaddexp() 函数用于计算输入的幂和的对数。
此函数在统计中非常有用，在统计中，事件的计算概率可能很小，以至于超出了正常浮点数的范围。在这种情况下，将存储计算出的概率的对数。该功能允许以这种方式添加存储的概率。它计算log(exp(arr1) + exp(arr2))。
语法：numpy.logaddexp(arr1, arr2, /, out=None, *, where=True, casting=’same_kind’, order=’K’, dtype=None, ufunc ‘logaddexp’)
参数：
arr1： [array_like]输入数组。
arr2： [array_like]输入数组。
out： [ndarray，可选]将结果存储到的位置。
->如果提供，则必须具有广播输入的形状。
->如果未提供或没有，则返回新分配的数组。
where： [array_like，可选]真值表示在该位置计算通用函数(ufunc)，假值表示将值保留在输出中。
** kwargs：允许您将关键字的可变长度参数传递给函数。当我们要处理函数中的命名参数时使用它。返回： [ndarray或标量]返回exp(arr1)+ exp(arr2)的对数。如果arr1和arr2均为标量，则为标量。
代码1：
# Python3代码演示logaddexp()函数
# 导入numpy
import numpy as np
in_num1 = 2
in_num2 = 3
print ("输入数字1 : ", in_num1)
print ("输入数字2 : ", in_num2)
out_num = np.logaddexp(in_num1, in_num2)
print ("输出编号 : ", out_num) 输出：
输入数字1 : 2
输入数字2 : 3
输出编号 : 3.31326168752代码2：
# Python3代码演示logaddexp()函数
# 导入numpy
import numpy as np
in_arr1 = [2, 3, 8]
in_arr2 = [1, 2, 3]
print ("输入数组1 : ", in_arr1)
print ("输入数组2 : ", in_arr2)
out_arr = np.logaddexp(in_arr1, in_arr2)
print ("输出数组 : ", out_arr) 输出：
输入数组1 : [2, 3, 8]
输入数组2 : [1, 2, 3]
输出数组 : [ 2.31326169 3.31326169 8.00671535]