scipy.special.logit#

scipy.special.logit(x, out=None) = <ufunc 'logit'>#

Logit ufunc für ndarrays.

Die Logit-Funktion ist definiert als logit(p) = log(p/(1-p)). Beachten Sie, dass logit(0) = -inf, logit(1) = inf und logit(p) für p<0 oder p>1 nan ergibt.

Parameter:

xndarray: Das ndarray, auf das logit elementweise angewendet werden soll.
outndarray, optional: Optionales Ausgabe-Array für die Funktionsergebnisse

Rückgabe:

skalar oder ndarray: Ein ndarray mit der gleichen Form wie x. Seine Einträge sind logit des entsprechenden Eintrags von x.

Siehe auch

expit

Hinweise

Als ufunc nimmt logit eine Reihe optionaler Schlüsselwortargumente entgegen. Weitere Informationen finden Sie unter ufuncs

Hinzugefügt in Version 0.10.0.

logit hat experimentelle Unterstützung für Backends, die mit dem Python Array API Standard kompatibel sind, zusätzlich zu NumPy. Bitte erwägen Sie, diese Funktionen zu testen, indem Sie die Umgebungsvariable SCIPY_ARRAY_API=1 setzen und CuPy-, PyTorch-, JAX- oder Dask-Arrays als Array-Argumente bereitstellen. Die folgenden Kombinationen von Backend und Gerät (oder anderer Fähigkeit) werden unterstützt.

Bibliothek	CPU	GPU
NumPy	✅	n/a
CuPy	n/a	✅
PyTorch	✅	✅
JAX	✅	✅
Dask	✅	n/a

Siehe Unterstützung für den Array API Standard für weitere Informationen.

Beispiele

>>> 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 ist die Umkehrfunktion von logit

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

Plot logit(x) für x in [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()