Python numpy ldexp用法及代码示例

本文简要介绍 python 语言中 numpy.ldexp 的用法。

用法:

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

按元素返回 x1 * 2**x2。

尾数x1和二进制 index x2用于构造浮点数x1 * 2**x2.

参数：

x1： array_like

乘法器数组。

x2： 数组样，int

二进制 index 数组。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。在条件为真的位置，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，如果未初始化out数组是通过默认创建的out=None，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。

返回：

y： ndarray 或标量

的结果x1 * 2**x2.如果两者都是标量x1和x2是标量。

注意：

不支持复杂的 dtype，它们会引发 TypeError。

ldexp 作为 frexp 的反函数很有用，如果单独使用，则简单地使用表达式 x1 * 2**x2 会更清楚。

例子：

>>> np.ldexp(5, np.arange(4))
array([ 5., 10., 20., 40.], dtype=float16)

>>> x = np.arange(6)
>>> np.ldexp(*np.frexp(x))
array([ 0.,  1.,  2.,  3.,  4.,  5.])