Question

我想在python 2.7中使用numpy的logsumexp()。我需要解决的公式如下：

log ( 1 + e^a1 + e^a2 + e^a3 + ... e^an - e^ax )

必须附加最后一个为负数的术语。不包括上一学期，我会做以下事情：

myarray = numpy.array([0, a1, a2, a3, ..., an])

这样，第一个元素是0，然后是e^0 = 1，所以我的第一个词是1。然后我会用

  result = numpy.logsumexp(myarray)

我会得到正确的结果。

但现在我必须追加-e^ax，因为它是否定的，我不能简单地将ax追加到myarray的末尾。我也无法追加-ax，因为这是错误的，这意味着我要添加1/e^ax，而不是-e^ax。

有没有直接的方法来追加这个，以便我仍然可以使用logsumexp()？我坚持使用logsumexp()而不是单独使用numpy.exp()和numpy.sum()以及numpy.log()的唯一原因是因为我的印象是logsumexp在其中加入稳定性以防止下溢（如果我错了，请纠正我）。然而，如果没有别的办法，我想我别无选择。

Answer 1

根据scipy.misc.logsumexp documentation：

scipy.misc.logsumexp(a, axis=None, b=None)

Parameters:   
    b: array-like, optional
        Scaling factor for exp(a).
        Must be of the same shape as a or broadcastable to a.
    New in version 0.12.0.

所以，你可以添加这样的因素列表：

In [2]: a = [0, 1, 3, 2]

In [3]: logsumexp(a, b=[1] * (len(a) - 1) + [-1])
Out[3]: 2.7981810916785101

在python中包含指数的对数和中的负数

1 个答案: