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

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

最后一项是负数，只需附加。排除最后一个学期，我会做以下事情：

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

这样，第一个元素是0，那么e^0 = 1我就有了我的第一个术语，即1。那我就用

  result = numpy.logsumexp(myarray)

我会得到正确的结果。

但现在我必须附加 a -e^ax，因为它是负数，我不能简单地附加ax到myarray. 我也不能追加-ax，因为那是错误的，这意味着我要添加1/e^ax，而不是-e^ax.

有什么直接的方法可以附加这个以便我仍然可以使用logsumexp()吗？我坚持使用logsumexp()而不是单独使用numpy.exp()andnumpy.sum()的唯一原因numpy.log()是因为我的印象是logsumexp它还包含稳定性以防止下溢（如果我错了，请纠正我）。但是，如果没有其他办法，那么我想我别无选择。

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根据scipy.misc.logsumexp 文件：

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.

因此，您可以添加如下因素列表：

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

In [3]: logsumexp(a, b=[1] * (len(a) - 1) + [-1])
Out[3]: 2.7981810916785101
于 2014-08-30T09:08:35.933 回答