使用NumPy避免联合概率的下溢

Question

我面临着在简单设置中估算自变量的联合概率的问题。目前我有一个包含100个随机变量的数组，我想获得它们的联合概率而不会陷入下溢问题。任何想法如何在numpy中实现这一目标？如果可能的话？

如果没有，有人可以请进一步向我解释NumPy例程（logaddexp）的作用，因为我认为在这种情况下这可能对我有所帮助。

Answer 1

logaddexp允许您通过存储并处理其对数来扩展可表示值的范围（降低精度）。

e1, e2 = np.log(p1), np.log(p2)    # convert p1, p2 to log form
e1e2 = e1 + e2                     # e1e2 is now np.log(p1 * p2)
e3 = np.logaddexp(e1, e2)          # e3 = np.log(p1 + p2)

您只需将代码更改为**至*，*至+和+至np.logaddexp，然后转换最后回到np.exp。

正常的64位双精度浮点具有最小正正常值2.2E-308;存储日志为您提供有效的最小正常正常1E-（1.7E308）。