scipy.special.logit#

scipy.special.логит(x, выход=None) = 'logit'>#

Логит ufunc для ndarrays.

Функция логита определяется как logit(p) = log(p/(1-p)). Обратите внимание, что logit(0) = -inf, logit(1) = inf, и logit(p) для p<0 или p>1 дает nan.

Параметры:

xndarray: ndarray для поэлементного применения логита.
выходndarray, необязательно: Необязательный выходной массив для результатов функции

Возвращает:

скаляр или ndarray: Массив ndarray той же формы, что и x. Его элементы являются логитами соответствующих элементов x.

Смотрите также

expit

Примечания

Как ufunc, logit принимает несколько необязательных ключевых аргументов. Для получения дополнительной информации см. универсальные функции (ufuncs)

Добавлено в версии 0.10.0.

logit имеет экспериментальную поддержку совместимых с Python Array API Standard бэкендов в дополнение к NumPy. Пожалуйста, рассмотрите тестирование этих функций, установив переменную окружения SCIPY_ARRAY_API=1 и предоставление массивов CuPy, PyTorch, JAX или Dask в качестве аргументов массива. Поддерживаются следующие комбинации бэкенда и устройства (или других возможностей).

Библиотека	CPU	GPU
NumPy	✅	н/д
CuPy	н/д	✅
PyTorch	✅	✅
JAX	✅	✅
Dask	✅	н/д

См. Поддержка стандарта array API для получения дополнительной информации.

Примеры

>>> import numpy as np
>>> from scipy.special import logit, expit

>>> logit([0, 0.25, 0.5, 0.75, 1])
array([       -inf, -1.09861229,  0.        ,  1.09861229,         inf])

expit является обратным к logit:

>>> expit(logit([0.1, 0.75, 0.999]))
array([ 0.1  ,  0.75 ,  0.999])

Построить logit(x) для x в [0, 1]:

>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> x = np.linspace(0, 1, 501)
>>> y = logit(x)
>>> plt.plot(x, y)
>>> plt.grid()
>>> plt.ylim(-6, 6)
>>> plt.xlabel('x')
>>> plt.title('logit(x)')
>>> plt.show()