Python计算高斯函数时溢出
Python overflow when calculating Gaussian function
我正在尝试使用以下定义计算高斯函数的值
from math import e
def function(x):
return 100 / (e**((x-2000)**2))**1/16
但是我得到了 20000、30000、1000000 等值的溢出。
你知道解决方法吗
谢谢！
使用math.exp:
100 / math.exp((x-2000)**2))**1/16
这比 e**.
请注意，...**1/16 可能无法满足您的要求。 **比/有higher operator precedence，所以上面等价于(...**1)/16。将分数括在括号中：
100 / math.exp((x-2000)**2)**(1/16.0)
以浮点格式 (16.0) 写入 16 以防止整数除法。
使用指数规则合并 1/16:
100 / math.exp((x-2000)**2/16.0)
这减少了大参数，有助于提高精度。
翻转参数的符号并将除法更改为乘法：
100 * math.exp(-(x-2000)**2/16.0)
这在极端情况下会下溢而不是上溢。在这种情况下，下溢表现得更好——你只会得到零而不是 OverflowError.
我的建议是通过取对数来修改公式（即将公式与项的乘积转换为每项的对数之和），然后取结果的指数。
我正在尝试使用以下定义计算高斯函数的值
from math import e
def function(x):
return 100 / (e**((x-2000)**2))**1/16
但是我得到了 20000、30000、1000000 等值的溢出。 你知道解决方法吗 谢谢！
使用
math.exp:100 / math.exp((x-2000)**2))**1/16这比
e**. 性能更高，数值更准确
请注意，
...**1/16可能无法满足您的要求。**比/有higher operator precedence，所以上面等价于(...**1)/16。将分数括在括号中：100 / math.exp((x-2000)**2)**(1/16.0)以浮点格式 (
16.0) 写入16以防止整数除法。使用指数规则合并
1/16:100 / math.exp((x-2000)**2/16.0)这减少了大参数，有助于提高精度。
翻转参数的符号并将除法更改为乘法：
100 * math.exp(-(x-2000)**2/16.0)这在极端情况下会下溢而不是上溢。在这种情况下，下溢表现得更好——你只会得到零而不是
OverflowError.
我的建议是通过取对数来修改公式（即将公式与项的乘积转换为每项的对数之和），然后取结果的指数。