numpy.arccosh() : esta función matemática ayuda al usuario a calcular el coseno hiperbólico inverso, por elementos para todos los arr.
Sintaxis:
numpy.arccosh(arr, /, out=Ninguno, *, where=True,
casting=’mismo_tipo’, order=’K’, dtype=Ninguno, ufunc ‘arccosh’)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 coseno hiperbólico inverso de arr
para todos los elementos de array de arr ie.Nota :
2pi Radianes = 360 grados
La convención es devolver el ángulo de arr cuya parte imaginaria está en [-pi, pi] y la parte real en [0, inf].
Código #1: Trabajando
# Python program explaining # arccosh() function import numpy as np in_array = [2, 1, 10, 100] print ("Input array : \n", in_array) arccosh_Values = np.arccosh(in_array) print ("\nInverse hyperbolic Cosine values : \n", arccosh_Values)
Producción :
Input array : [2, 1, 10, 100] Inverse hyperbolic Cosine values : [ 1.3169579 0. 2.99322285 5.29829237]
Código #2: Representación gráfica
# Python program showing # Graphical representation # of arccosh() function %matplotlib inline import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt in_array = np.linspace(1, np.pi, 18) out_array1 = np.cos(in_array) out_array2 = np.arccosh(in_array) print("in_array : ", in_array) print("\nout_array with cos : ", out_array1) print("\nout_array with arccosh : ", out_array2) #blue for numpy.cosh() # red for numpy.arccosh() plt.plot(in_array, out_array1, color = 'blue', marker = ".") plt.plot(in_array, out_array2, color = 'red', marker = "+") plt.title("blue : numpy.cos() \nred : numpy.arccosh()") 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 cos : [ 0.54030231 0.43029566 0.31346927 0.19167471 0.0668423 -0.0590495 -0.18400541 -0.30604504 -0.42323415 -0.53371544 -0.63573787 -0.72768451 -0.80809809 -0.87570413 -0.92943115 -0.96842762 -0.99207551 -1. ] out_array with arccosh : [ 0. 0.49682282 0.69574433 0.84411504 0.96590748 1.07053332 1.16287802 1.24587516 1.32145434 1.39096696 1.45540398 1.51551804 1.57189678 1.62500948 1.67523791 1.7228975 1.76825238 1.81152627]
)
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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