浅谈python中scipy.misc.logsumexp函数的运用场景

Python  /  管理员 发布于 7年前   424

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

以上就是小编为大家带来的浅谈python中scipy.misc.logsumexp函数的运用场景全部内容了，希望大家多多支持~

您可能感兴趣的文章:

• Python中利用Scipy包的SIFT方法进行图片识别的实例教程
• 详解Python中的Numpy、SciPy、MatPlotLib安装与配置
• Python实现曲线拟合操作示例【基于numpy,scipy,matplotlib库】
• python中的插值 scipy-interp的实现代码
• python scipy求解非线性方程的方法(fsolve/root)
• Python实现的拟合二元一次函数功能示例【基于scipy模块】
• python安装numpy&安装matplotlib& scipy的教程
• python安装scipy的方法步骤
• 详解利用Python scipy.signal.filtfilt() 实现信号滤波
• Python基于scipy实现信号滤波功能
• Python使用scipy模块实现一维卷积运算示例
• Python scipy的二维图像卷积运算与图像模糊处理操作示例