scipy.special.logit#

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

针对 ndarray 的 Logit 通用函数 (ufunc)。

Logit 函数定义为 logit(p) = log(p/(1-p))。注意 logit(0) = -inf，logit(1) = inf，且当 p<0 或 p>1 时，logit(p) 的结果为 nan。

参数:

xndarray: 对该 ndarray 进行逐元素的 logit 计算。
outndarray, optional: 用于存储函数结果的可选输出数组

返回:

标量或 ndarray: 一个与 x 形状相同的 ndarray。其条目为 x 对应条目的 logit 值。

另请参阅

expit

附注

作为通用函数 (ufunc)，logit 接受多个可选的关键字参数。更多信息请参阅 ufuncs

在版本 0.10.0 中添加。

数组 API 标准支持

logit 除了支持 NumPy 外，还对兼容 Python 数组 API 标准的后端提供了实验性支持。请考虑通过设置环境变量 SCIPY_ARRAY_API=1 并提供 CuPy、PyTorch、JAX 或 Dask 数组作为数组参数来测试这些功能。目前支持以下后端与设备（或其他功能）的组合。

库	CPU	GPU
NumPy	✅	不适用
CuPy	不适用	✅
PyTorch	✅	✅
JAX	✅	✅
Dask	✅	不适用

有关更多信息，请参阅对数组 API 标准的支持。

示例

>>> 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 是 logit 的反函数

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

绘制 x 在 [0, 1] 区间内的 logit(x) 图像

>>> 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()