Python dask.array.logaddexp用法及代码示例

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

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输入的幂和的对数。

计算 log(exp(x1) + exp(x2)) 。此函数在计算的事件概率可能小到超出正常浮点数范围的统计中很有用。在这种情况下，存储计算概率的对数。此函数允许添加以这种方式存储的概率。

参数：

x1, x2：array_like: 输入值。如果 x1.shape != x2.shape ，它们必须可以广播到一个公共形状(成为输出的形状)。
out：ndarray，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 None，则返回一个新分配的数组。元组(只能作为关键字参数)的长度必须等于输出的数量。
where：数组，可选: 此条件通过输入广播。在条件为 True 的位置，out 数组将设置为 ufunc 结果。在其他地方，out 数组将保留其原始值。请注意，如果通过默认 out=None 创建未初始化的 out 数组，则其中条件为 False 的位置将保持未初始化状态。
**kwargs：: 对于其他仅关键字参数，请参阅 ufunc 文档。

result：ndarray: exp(x1) + exp(x2) 的对数。如果 x1 和 x2 都是标量，则这是一个标量。

注意：

例子：

>>> 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

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注：本文由纯净天空筛选整理自dask.org大神的英文原创作品 dask.array.logaddexp。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。

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参数：

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注意：

例子：