numpy.arcsinh() : esta función matemática ayuda al usuario a calcular el seno hiperbólico inverso, por elementos para todos los arr.
Sintaxis: numpy.arcsinh(arr, /, out=None, *, where=True, casting=’same_kind’, order=’K’, dtype=None, ufunc ‘arcsinh’)
Parámetros:arr : array_like Array de
entrada.
out : [ndarray, opcional] Una ubicación en la que se almacena el resultado.
-> Si se proporciona, debe tener una forma a la que se transmitan las entradas.
-> Si no se proporciona o Ninguno, se devuelve una array recién asignada.
donde: array_like, los
valores opcionales de True indican calcular el ufunc en esa posición, los valores de False indican dejar el valor en la salida solo.
**kwargs: permite pasar la longitud variable de la palabra clave del argumento a una función. Se usa cuando queremos manejar un argumento con nombre en una función.Retorno: Una array con el seno hiperbólico inverso de arr
para todos los elementos de la array de arr, es decir.Nota :
2pi Radianes = 360 grados
La convención es devolver el ángulo de arr cuya parte imaginaria está en [-pi/2, pi/2].
Código #1: Trabajando
# Python program explaining # arcsinh() function import numpy as np in_array = [2, 1, 10, 100] print ("Input array : \n", in_array) arcsinh_Values = np.arcsinh(in_array) print ("\nInverse hyperbolic sine values of input array : \n", arcsinh_Values)
Producción :
Input array : [2, 1, 10, 100] Inverse hyperbolic sine values of input array : [ 1.44363548 0.88137359 2.99822295 5.29834237]
Código #2: Representación gráfica
# Python program showing # Graphical representation # of arcsinh() function % matplotlib inline import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt in_array = np.linspace(1, np.pi, 18) out_array1 = np.sin(in_array) out_array2 = np.arcsinh(in_array) print("in_array : ", in_array) print("\nout_array with sin : ", out_array1) print("\nout_array with arcsinh : ", out_array2) # blue for numpy.sinh() # red for numpy.arcsinh() plt.plot(in_array, out_array1, color = 'blue', marker = ".") plt.plot(in_array, out_array2, color = 'red', marker = "+") plt.title("blue : numpy.sin() \nred : numpy.arcsinh()") plt.xlabel("X") plt.ylabel("Y")
Producción :
in_array : [ 1. 1.12597604 1.25195208 1.37792812 1.50390415 1.62988019 1.75585623 1.88183227 2.00780831 2.13378435 2.25976038 2.38573642 2.51171246 2.6376885 2.76366454 2.88964058 3.01561662 3.14159265] out_array with sin : [ 8.41470985e-01 9.02688009e-01 9.49598344e-01 9.81458509e-01 9.97763553e-01 9.98255056e-01 9.82925230e-01 9.52017036e-01 9.06020338e-01 8.45664137e-01 7.71905017e-01 6.85911986e-01 5.89047946e-01 4.82848093e-01 3.68995589e-01 2.49294878e-01 1.25643097e-01 1.22464680e-16] out_array with arcsinh : [ 0.88137359 0.96770792 1.04881189 1.12508571 1.1969269 1.26471422 1.32879961 1.38950499 1.44712201 1.50191335 1.55411486 1.60393799 1.65157228 1.69718777 1.74093713 1.78295772 1.82337333 1.86229574]
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Publicación traducida automáticamente
Artículo escrito por jana_sayantan y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA