下面小编就为大家带来一篇浅谈python中scipy.misc.logsumexp函数的运用场景。小编觉得挺不错的，现在就分享给大家，也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧
scipy.misc.logsumexp函数的输入参数有(a, axis=None, b=None, keepdims=False, return_sign=False)，具体配置可参见这里，返回的值是np.log(np.sum(np.exp(a)))。
这里需要强调的是使用该函数的场景：
一般来说，该函数主要用于非常小的数值的运算（比如蒙特卡洛取样样本）。在这种情况下，将数据保持log处理是必须的。所以这时你如果想将数组中的数据累加求和就需要这样计算log(sum(exp(a)))，但这样做就会产生一些精确性的问题，而这个
问题scipy.misc.logsumexp是引进解决了的，所以进行小数据求和可以直接使用scipy.misc.logsumexp函数。
参考：https://github.com/numpy/numpy/issues/5652
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