python - これら 2 つの numpy 配列プロシージャで同じ精度を維持するにはどうすればよいですか?

Question

とを使用fしてx、

In [173]: f
Out[173]: array(1387)

In [174]: x
Out[174]: array([ 20404266.1330007])

exponent1exponent2計算され、比較されます。

exponent1は次のように計算されます。

In [183]: exponent1 = 1j * 2 * np.pi * f[..., np.newaxis, np.newaxis] * x

exponent2は次のように計算されます。

In [186]: exponent2 = np.array([[[ 1.+0.j]]])

In [187]: exponent2 *= x[np.newaxis, ...]

In [188]: exponent2 *= f[..., np.newaxis, np.newaxis]

In [192]: exponent2 *= 1j * 2 * np.pi

exponent1そしてexponent2近いです：

In [195]: np.allclose(exponent1, exponent2)
Out[195]: True

しかし、それらの指数は次のとおりではありません。

In [196]: np.allclose(np.exp(exponent1), np.exp(exponent2))
Out[196]: False

指数関数も同様に近づける方法はありますか? 後者を前者に近づけたいと思います。

    In [198]: np.allclose(np.exp(exponent1), np.exp(1j * 2 * np.pi * 1387 * 20404266.1330007))
Out[198]: True