在 Python 中计算数组元素的双曲余弦

要计算数组元素的双曲余弦，请在 Python Numpy 中使用 numpy.cosh() 方法。此方法等效于 1/2 * (np.exp(x) + np.exp(-x)) 和 np.cos(1j*x)。返回相应的双曲余弦值。如果 x 是标量，则这是一个标量。第一个参数 x 是输入数组。第二个和第三个参数是可选的。

第二个参数是 ndarray，结果存储到其中的位置。如果提供，则其形状必须与输入广播到的形状相同。如果没有提供或为 None，则返回一个新分配的数组。

第三个参数是条件，在输入上进行广播。在条件为 True 的位置，out 数组将设置为 ufunc 结果。在其他地方，out 数组将保留其原始值。

步骤

首先，导入所需的库：

import numpy as np

获取数组元素的三角双曲余弦。使用 Numpy 中的 array() 方法创建一个数组：

arr = np.array((0., 30., 45., 60., 90., 180., np.pi*1j/2, np.pi*1j))

显示我们的数组：

print("Array...\n",arr)

获取数据类型：

print("\nArray datatype...\n",arr.dtype)

获取数组的维度：

print("\nArray Dimensions...\n",arr.ndim)

获取数组的元素数量：

print("\nNumber of elements in the Array...\n",arr.size)

要查找数组元素的双曲余弦，请在 Python Numpy 中使用 numpy.cosh() 方法：

print("\nResult...",np.cosh(arr))

示例

Open Compiler
import numpy as np

# To compute the Hyperbolic cosine of the array elements, use the numpy.cosine() method in Python Numpy
# The method is equivalent to 1/2 * (np.exp(x) + np.exp(-x)) and np.cos(1j*x).
# Returns the corresponding hyperbolic cosine values. This is a scalar if x is a scalar.

print("Get the Trigonometric Hyperbolic cosine of the array elements...")
# Create an array using the array() method in Numpy
arr = np.array((0., 30., 45., 60., 90., 180., np.pi*1j/2, np.pi*1j))

# Display the array
print("Array...\n", arr)

# Get the type of the array
print("\nOur Array type...\n", arr.dtype)

# Get the dimensions of the Array
print("\nOur Array Dimensions...\n",arr.ndim)

# Get the number of elements in the Array
print("\nNumber of elements...\n", arr.size)

# To find the hyperbolic cosines of the array elements, use the numpy.cosh() method in Python Numpy
print("\nResult...",np.cosh(arr))

Learn Python in-depth with real-world projects through our Python certification course. Enroll and become a certified expert to boost your career.

输出

Get the Trigonometric Hyperbolic cosine of the array elements...
Array...
[ 0.+0.j    30.+0.j    45.+0.j           60.+0.j
90.+0.j    180.+0.j     0.+1.57079633j    0.+3.14159265j]

Our Array type...
complex128

Our Array Dimensions...
1

Number of elements...
8

Result... [ 1.00000000e+00+0.j 5.34323729e+12+0.j 1.74671355e+19+0.j
5.71003695e+25+0.j 6.10201647e+38+0.j 7.44692100e+77+0.j
6.12323400e-17+0.j -1.00000000e+00+0.j]

更新于：2022年2月28日

110 次浏览

启动您的 职业生涯

完成课程获得认证

开始
广告