Python numpy.arcsinh()

numpy.arcsinh() :这个数学函数帮助用户计算反双曲正弦，对所有Arr的元素进行计算。

语法 : numpy.arcsinh(arr, /, out=None, *, where=True, casting=’same_kind’, order=’K’, dtype=None, ufunc ‘arcsinh’)
参数 :

arr : array_like
输入阵列。
out :[ndarray, optional] 一个储存结果的位置。
-> 如果提供，它必须有一个输入广播到的形状。
-> 如果没有提供或没有，将返回一个新分配的数组。
where : array_like, optional
值为True表示在该位置计算ufunc，值为False表示不考虑输出中的值。
**kwargs :允许向一个函数传递长度可变的关键字参数。当我们想在一个函数中处理命名参数时使用。

返回 :阵列中Arr的反双曲正弦值
为所有Arr即数组元素。

注意 :

2pi 弧度=360度
惯例是返回Arr的角度，其虚部位于[-pi/2, pi/2]内。

**代码 #1 : **

# 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)

输出 :

Input array : 
 [2, 1, 10, 100]

Inverse hyperbolic sine values of input array : 
 [ 1.44363548  0.88137359  2.99822295  5.29834237]

代码#2：图形化表示

# 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")

输出 :

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]