<br><br><div class="gmail_quote">On Wed, Mar 31, 2010 at 11:38 AM, T J <span dir="ltr"><<a href="mailto:tjhnson@gmail.com">tjhnson@gmail.com</a>></span> wrote:<br><blockquote class="gmail_quote" style="border-left: 1px solid rgb(204, 204, 204); margin: 0pt 0pt 0pt 0.8ex; padding-left: 1ex;">
<div class="im">On Wed, Mar 31, 2010 at 10:30 AM, T J <<a href="mailto:tjhnson@gmail.com">tjhnson@gmail.com</a>> wrote:<br>
> Hi,<br>
><br>
> I'm getting some strange behavior with logaddexp2.reduce:<br>
><br>
> from itertools import permutations<br>
> import numpy as np<br>
> x = np.array([-53.584962500721154, -1.5849625007211563, -0.5849625007211563])<br>
> for p in permutations([0,1,2]):<br>
>    print p, np.logaddexp2.reduce(x[list(p)])<br>
><br>
> Essentially, the result depends on the order of the array...and we get<br>
> nans in the "bad" orders.  Likely, this also affects logaddexp.<br>
><br>
<br>
</div>Sorry, forgot version information:<br>
<br>
$ python -c "import numpy;print numpy.__version__"<br>
1.5.0.dev8106<br>
<div><div></div><div class="h5">__</div></div></blockquote><div><br>Looks like roundoff error.<br><br>Chuck<br></div></div>