Calcule el seno inverso con scimath usando NumPy en Python

En este artículo, cubriremos cómo calcular el seno inverso con scimath en Python .

método np.emath.arcsin

Una array NumPy se puede crear de diferentes maneras, por varios números y definiendo el tamaño de la array. También se puede crear con el uso de varios tipos de datos, como listas, tuplas, etc. Método NumPy El método np.emath.arcsin() del paquete numpy se usa para calcular el seno inverso con scimath, este método devuelve el signo inverso de cada elemento de un arreglo pasado. A continuación se muestra la sintaxis del método arcsin.

Sintaxis: numpy.arcsin(x, out=Ninguno)

Parámetros:

• x: array como objeto. 
• out: ndarray, None o tupla de ndarray y None, opcional

Devuelve: ángulo: ndarray.El seno inverso de cada elemento en x, en radianes y en el intervalo cerrado [-pi/2, pi/2]. Si x es un escalar, este es un escalar.

Ejemplo 1:

En este ejemplo, importamos el paquete NumPy y creamos una array usando el método np.array() . La función np.emath.arcsin() se usa para encontrar el seno inverso de un elemento en la array y la información sobre la array, como la forma, el tipo de datos y la dimensión, se puede encontrar usando .shape, .dtype y .ndim atributos 

# import packages
import numpy as np
  
# Creating an array
array = np.array([[1,2,3]])
print(array)
  
# shape of the array is
print("Shape of the array is : ",array.shape)
  
# dimension of the array
print("The dimension of the array is : ",array.ndim)
  
# Datatype of the array
print("Datatype of our Array is : ",array.dtype)
  
# computing sine inverse
print(np.emath.arcsin(array))

Producción:

[[1 2 3]]

La forma de la array es: (1, 3)

La dimensión de la array es: 2

El tipo de datos de nuestro Array es: int64

[[1.57079633+0.j 1.57079633+1.3169579j 1.57079633+1.76274717j]]

Ejemplo 2:

Aquí, el valor de salida de ‘1’ se refiere a pi/2 y ‘-1’ se refiere a -pi/2. El seno inverso de 0 siempre es 0. 

# import packages
import numpy as np
  
# computing sine inverse
print(np.emath.arcsin(0))
  
# -pi/2
print(np.emath.arcsin(-1))
  
# pi/2
print(np.emath.arcsin(1))

Producción:

-1.5707963267948966
1.5707963267948966