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ndtri_exp(x, /, out=None, *, where=True, casting='same_kind', order='K', dtype=None, subok=True[, signature, extobj])
ndtri_exp(y)
Inverse of `log_ndtr` vs x. Allows for greater precision than
`ndtri` composed with `numpy.exp` for very small values of y and for
y close to 0.
Parameters
----------
y : array_like of float
Returns
-------
scalar or ndarray
Inverse of the log CDF of the standard normal distribution, evaluated
at y.
Examples
--------
>>> import scipy.special as sc
`ndtri_exp` agrees with the naive implementation when the latter does
not suffer from underflow.
>>> sc.ndtri_exp(-1)
-0.33747496376420244
>>> sc.ndtri(np.exp(-1))
-0.33747496376420244
For extreme values of y, the naive approach fails
>>> sc.ndtri(np.exp(-800))
-inf
>>> sc.ndtri(np.exp(-1e-20))
inf
whereas `ndtri_exp` is still able to compute the result to high precision.
>>> sc.ndtri_exp(-800)
-39.88469483825668
>>> sc.ndtri_exp(-1e-20)
9.262340089798409
See Also
--------
log_ndtr, ndtri, ndtr
Améliorations / Corrections
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