Python中的numpy.logaddexp()

在数学中，计算两个数的和时经常需要对它们进行相加。而对于较大的数，相加造成的溢出问题较为严重，还有对于较小的数相加又会出现下溢情况。如果我们不加以处理，可能会导致计算结果的严重失真。为此，我们可以使用numpy库中的numpy.logaddexp()函数来避免这种情况的发生。

函数定义

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

函数的作用是：计算log(exp(x1) + exp(x2))

函数参数

logaddexp()的函数原型如下：

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

• x1：第一个操作数，可以是一个数组、一个数组列表、一个元组或一个标量值。
• x2：第二个操作数，可以是一个数组、一个数组列表、一个元组或一个标量值。
• out：输出数组，用于存放计算结果。(可选)
• where：一个布尔型数组，它描述了输出数组的哪些位置被计算。（可选）
• dtype：输出的数据类型。如果不指定，计算时将使用内置类型得到精确的结果。

函数返回值

这个函数返回一个数组。返回的数组包含了输入数组的元素的根之和，而不是输入元素本身的和。换句话说，该函数计算的是log(exp(x1) + exp(x2))，而不是x1+x2。

使用范例

下面是一个使用logaddexp()方法的实例：

import numpy as np

# 计算log(exp(2.0) + exp(1.0))
a = np.logaddexp(2.0, 1.0)

print("a = ", a)

# 计算log(exp(2.0) + exp(1.0))和log(exp(3.0) + exp(4.0))
b = np.logaddexp([2.0, 3.0], [1.0, 4.0])

print("b = ", b)

输出结果如下：

a = 2.313261687518223
b = [2.31326169 4.04858735]

此外，由于这个函数的输出结果是logarithmic的，我们需要使用np.exp()函数将其转换回普通的加法和乘法，例如：

# 计算2.0+1.0的结果
c = np.exp(np.logaddexp(2.0, 1.0))

print("c = ", c)

输出结果如下：

c = 5.0