Python：pandas.DataFrame.comprod（）とnumpy.comprod（）は数値のアンダーフローを処理しますか？

具体的には、これらの累積積関数は、多数の小さな数値を掛け合わせるとアンダーフローを処理するために堅牢な方法で実装されたpandasとnumpyであるか？たとえば、log-sum-expトリックを使用していますか？Python：pandas.DataFrame.comprod（）とnumpy.comprod（）は数値のアンダーフローを処理しますか？

ありがとうございました。

2017-04-19 WillZ

これはかなり簡単に確認できます。たとえば、 'x = np.array（[1e-5,1e-30,1e-100,1e-200,1e50,1e150]）'を設定し、 'np.cumprod（x）'と 'np.exp （np.cumsum（np.log（x））） 'となります。 –

はい私は似たようなことをしましたが、理論上の境界がどこにあるのか、あるいは私のプラトフォーム（マシン/ OSなど）の限界にちょうど当たっているかどうかはわかりませんでした。 – WillZ

残念ながら、 @ warren-weckesserのコメントはこれがうまくいかないことを示しています。

np.array([1e-5, 1e-30, 1e-100, 1e-200, 1e50, 1e150]).cumprod() 

# returns 
array([1.0e-005, 1.0e-035, 1.0e-135, 0.0e+000, 0.0e+000, 0.0e+000])

これは、numpy浮動小数点数が2 ** - 1022または約2.225e-308の正の最小値をサポートしているためです。あなたの計算がそれよりも小さくなると、それはゼロに落とされます。これは上記の出力で見られます。同じことがパンダにも当てはまります。

2017-04-20 03:10:33 James

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