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法律研究在 Python 中计算数组元素的反双曲余弦
arccosh 是一个多值函数：对于每个 x，都有无限多个数字 z 使得 cosh(z) = x。约定返回虚部位于 [-pi, pi] 且实部位于 [0, inf] 的 z。对于实数值输入数据类型，arccosh 始终返回实数输出。对于每个不能表示为实数或无穷大的值，它会产生 nan 并设置无效浮点错误标志。对于复数值输入，arccosh 是一个复解析函数，它有一个分支切割 [-inf, 1] 并在其上从上方连续。
要计算数组元素的反双曲余弦，请使用 numpy.arccosh() 方法。该方法返回与 x 形状相同的数组。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，它必须具有输入广播到的形状。如果未提供或为 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
使用 Numpy 中的 array() 方法创建数组 -
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)要查找数组元素的反双曲余弦，请在 Python Numpy 中使用 numpy.arccosh() 方法 -
print("\nResult...",np.arccosh(arr))示例
import numpy as np
# To compute the inverse Hyperbolic cosine of array elements, use the numpy.arccosh() method in Python Numpy
# The method returns the array of the same shape as x. This is a scalar if x is a scalar.
print("Get the Trigonometric inverse Hyperbolic cosine of 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 inverse hyperbolic cosine of the array elements, use the numpy.arccosh() method in Python Numpy
print("\nResult...",np.arccosh(arr))输出
Get the Trigonometric inverse Hyperbolic cosine of 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... [0. +1.57079633j 4.09406667+0.j 4.49968619+0.j 4.78742229+0.j 5.19292599+0.j 5.88609632+0.j 1.23340312+1.57079633j 1.86229574+1.57079633j]
更新于: 2022 年 2 月 28 日
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