scipy.misc.logsumexp函數(shù)的輸入?yún)?shù)有(a, axis=None, b=None, keepdims=False, return_sign=False)，具體配置可參見這里，返回的值是np.log(np.sum(np.exp(a)))。

這里需要強(qiáng)調(diào)的是使用該函數(shù)的場(chǎng)景：

一般來說，該函數(shù)主要用于非常小的數(shù)值的運(yùn)算（比如蒙特卡洛取樣樣本）。在這種情況下，將數(shù)據(jù)保持log處理是必須的。所以這時(shí)你如果想將數(shù)組中的數(shù)據(jù)累加求和就需要這樣計(jì)算log(sum(exp(a)))，但這樣做就會(huì)產(chǎn)生一些精確性的問題，而這個(gè)
問題scipy.misc.logsumexp是引進(jìn)解決了的，所以進(jìn)行小數(shù)據(jù)求和可以直接使用scipy.misc.logsumexp函數(shù)。

參考：https://github.com/numpy/numpy/issues/5652

以上就是小編為大家?guī)淼臏\談python中scipy.misc.logsumexp函數(shù)的運(yùn)用場(chǎng)景全部?jī)?nèi)容了，希望大家多多支持服務(wù)器之家~