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python中scipy.misc.logsumexp函数的运用

来源:懂视网 责编:小OO 时间:2020-11-27 14:26:16
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python中scipy.misc.logsumexp函数的运用

scipy.misc.logsumexp函数的输入参数有(a.axis=None.b=None.keepdims=False.return_sign=False),具体配置可参见这里,返回的值是np.log(np.sum(np.exp(a)))。这里需要强调的是使用该函数的场景。一般来说,该函数主要用于非常小的数值的运算(比如蒙特卡洛取样样本)。在这种情况下,将数据保持log处理是必须的。所以这时你如果想将数组中的数据累加求和就需要这样计算log(sum(exp(a))),但这样做就会产生一些精确性的问题,而这个。问题scipy.misc.logsumexp是引进解决了的,所以进行小数据求和可以直接使用scipy.misc.logsumexp函数。
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导读scipy.misc.logsumexp函数的输入参数有(a.axis=None.b=None.keepdims=False.return_sign=False),具体配置可参见这里,返回的值是np.log(np.sum(np.exp(a)))。这里需要强调的是使用该函数的场景。一般来说,该函数主要用于非常小的数值的运算(比如蒙特卡洛取样样本)。在这种情况下,将数据保持log处理是必须的。所以这时你如果想将数组中的数据累加求和就需要这样计算log(sum(exp(a))),但这样做就会产生一些精确性的问题,而这个。问题scipy.misc.logsumexp是引进解决了的,所以进行小数据求和可以直接使用scipy.misc.logsumexp函数。

下面小编就为大家带来一篇浅谈python中scipy.misc.logsumexp函数的运用场景。小编觉得挺不错的,现在就分享给大家,也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧

scipy.misc.logsumexp函数的输入参数有(a, axis=None, b=None, keepdims=False, return_sign=False),具体配置可参见这里,返回的值是np.log(np.sum(np.exp(a)))。

这里需要强调的是使用该函数的场景:

一般来说,该函数主要用于非常小的数值的运算(比如蒙特卡洛取样样本)。在这种情况下,将数据保持log处理是必须的。所以这时你如果想将数组中的数据累加求和就需要这样计算log(sum(exp(a))),但这样做就会产生一些精确性的问题,而这个
问题scipy.misc.logsumexp是引进解决了的,所以进行小数据求和可以直接使用scipy.misc.logsumexp函数。

参考:https://github.com/numpy/numpy/issues/5652

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python中scipy.misc.logsumexp函数的运用

scipy.misc.logsumexp函数的输入参数有(a.axis=None.b=None.keepdims=False.return_sign=False),具体配置可参见这里,返回的值是np.log(np.sum(np.exp(a)))。这里需要强调的是使用该函数的场景。一般来说,该函数主要用于非常小的数值的运算(比如蒙特卡洛取样样本)。在这种情况下,将数据保持log处理是必须的。所以这时你如果想将数组中的数据累加求和就需要这样计算log(sum(exp(a))),但这样做就会产生一些精确性的问题,而这个。问题scipy.misc.logsumexp是引进解决了的,所以进行小数据求和可以直接使用scipy.misc.logsumexp函数。
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标签: python scipy scipy.misc
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