numpy.logaddexp() en Python

La función numpy.logaddexp() se usa para calcular el logaritmo de la suma de las exponenciaciones de las entradas.

Esta función es útil en estadísticas donde las probabilidades calculadas de eventos pueden ser tan pequeñas como para exceder el rango de números de coma flotante normales. En tales casos, se almacena el logaritmo de la probabilidad calculada. Esta función permite sumar probabilidades almacenadas de tal forma. Calcula log(exp(arr1) + exp(arr2)).

Sintaxis: numpy.logaddexp(arr1, arr2, /, out=None, *, where=True, casting=’same_kind’, order=’K’, dtype=Ninguno, ufunc ‘logaddexp’)

Parámetros:
arr1: [array_like] Array de entrada.
arr2 : [array_like] Array de entrada.
out : [ndarray, opcional] Una ubicación en la que se almacena el resultado.
  -> Si se proporciona, debe tener una forma a la que se transmitan las entradas.
  -> Si no se proporciona o Ninguno, se devuelve una array recién asignada.
donde: [array_like, opcional] El valor verdadero significa calcular las funciones universales (ufunc) en esa posición, el valor falso significa dejar el valor solo en la salida.
**kwargs: le permite pasar la longitud variable de la palabra clave del argumento a una función. Se usa cuando queremos manejar un argumento con nombre en una función.

Devuelve: [ndarray o escalar] Devuelve Logaritmo de exp(arr1) + exp(arr2). Este es un escalar si tanto arr1 como arr2 son escalares.

Código #1:

# Python3 code demonstrate logaddexp() function
  
# importing numpy
import numpy as np
  
in_num1 = 2
in_num2 = 3
print ("Input  number1 : ", in_num1)
print ("Input  number2 : ", in_num2)
  
out_num = np.logaddexp(in_num1, in_num2)
print ("Output number : ", out_num)

Producción :

Input  number1 :  2
Input  number2 :  3
Output number :  3.31326168752

 
Código #2:

# Python3 code demonstrate logaddexp() function
  
# importing numpy
import numpy as np
  
in_arr1 = [2, 3, 8] 
in_arr2 = [1, 2, 3]
print ("Input array1 : ", in_arr1) 
print ("Input array2 : ", in_arr2)
    
out_arr = np.logaddexp(in_arr1, in_arr2) 
print ("Output array : ", out_arr) 

Producción :

Input array1 :  [2, 3, 8]
Input array2 :  [1, 2, 3]
Output array :  [ 2.31326169  3.31326169  8.00671535]