本文整理汇总了Python中Bio.MarkovModel._exp_logsum方法的典型用法代码示例。如果您正苦于以下问题：Python MarkovModel._exp_logsum方法的具体用法？Python MarkovModel._exp_logsum怎么用？Python MarkovModel._exp_logsum使用的例子？那么恭喜您, 这里精选的方法代码示例或许可以为您提供帮助。您也可以进一步了解该方法所在类Bio.MarkovModel的用法示例。
在下文中一共展示了MarkovModel._exp_logsum方法的1个代码示例，这些例子默认根据受欢迎程度排序。您可以为喜欢或者感觉有用的代码点赞，您的评价将有助于系统推荐出更棒的Python代码示例。
示例1: test_logsum_and_exp_logsum
# 需要导入模块: from Bio import MarkovModel [as 别名]
# 或者: from Bio.MarkovModel import _exp_logsum [as 别名]
def test_logsum_and_exp_logsum(self):
matrix = array(
[[1.1, 2.2, 3.3], [4.4, 5.5, 6.6], [7.7, 8.8, 9.9]])
matrix1 = array([1, 2, 3])
output = 10.304721798
output1 = 3.40760596444
self.assertEqual(
float('%.3f' % MarkovModel._logsum(matrix)),
float('%.3f' % output))
self.assertEqual(
float('%.3f' % MarkovModel._logsum(matrix1)),
float('%.3f' % output1))
output2 = 29873.342245
output3 = 30.1928748506
self.assertEqual(
float('%.3f' % MarkovModel._exp_logsum(matrix)),
float('%.3f' % output2))
self.assertEqual(
float('%.3f' % MarkovModel._exp_logsum(matrix1)),
float('%.3f' % output3))