Python 不会显示 np.exp 市场份额值
Python won't show me np.exp marketshare values
我正在尝试使用以下公式估算市场份额：
c = np.exp(-Mu*a)/(np.exp(-Mu*a)+np.exp(-Mu*b))
其中 a 和 b 是 9x9 矩阵，其单元格值可以大于 1000。因为数字很小，所以 Python returns NaN 值。为了提高估计的精度，我已经尝试了 np.float128 但所有这一切都会引发错误，即 numpy 没有名为 float128 的属性。我也试过 longdouble，但还是没有成功。是否有其他方法可以让 Python 显示单元格的实际值而不是 NaN？
您有：
c = np.exp(-Mu*a)/(np.exp(-Mu*a)+np.exp(-Mu*b))
分子和分母乘以e^(Mu*a)，得到：
c = 1/(1+np.exp(Mu*(a-b)))
这只是对同一公式的重新表述。
现在，如果 exp 项仍然太小，并且您不需要更精确的结果，那么您的 c 大约非常接近 1。如果您仍然需要控制精度，可以两边取log，用log(1+x).
的泰勒展开
我正在尝试使用以下公式估算市场份额：
c = np.exp(-Mu*a)/(np.exp(-Mu*a)+np.exp(-Mu*b))
其中 a 和 b 是 9x9 矩阵，其单元格值可以大于 1000。因为数字很小，所以 Python returns NaN 值。为了提高估计的精度，我已经尝试了 np.float128 但所有这一切都会引发错误，即 numpy 没有名为 float128 的属性。我也试过 longdouble，但还是没有成功。是否有其他方法可以让 Python 显示单元格的实际值而不是 NaN？
您有：
c = np.exp(-Mu*a)/(np.exp(-Mu*a)+np.exp(-Mu*b))
分子和分母乘以e^(Mu*a)，得到：
c = 1/(1+np.exp(Mu*(a-b)))
这只是对同一公式的重新表述。
现在，如果 exp 项仍然太小，并且您不需要更精确的结果，那么您的 c 大约非常接近 1。如果您仍然需要控制精度，可以两边取log，用log(1+x).