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python scipy.misc 浅谈python中scipy.misc.logsumexp函数的运用场景

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想了解浅谈python中scipy.misc.logsumexp函数的运用场景的相关内容吗,在本文为您仔细讲解python scipy.misc的相关知识和一些Code实例,欢迎阅读和指正,我们先划重点:python,scipy.misc,下面大家一起来学习吧。

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

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~

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