numpy.acosh#

numpy.acosh(x, /, out=None, *, where=True, casting='same_kind', order='K', dtype=None, subok=True[, сигнатура]) = 'arccosh'>#

Обратный гиперболический косинус, поэлементно.

Параметры:

xarray_like: Входной массив.
выходndarray, None или кортеж из ndarray и None, опционально: Место для сохранения результата. Если предоставлено, оно должно иметь форму, в которую транслируются входные данные. Если не предоставлено или None, возвращается вновь выделенный массив. Кортеж (возможен только как ключевой аргумент) должен иметь длину, равную количеству выходов.
гдеarray_like, необязательный: Это условие транслируется на вход. В местах, где условие истинно, выход массив будет установлен в результат ufunc. В других местах выход массив сохранит своё исходное значение. Обратите внимание, что если неинициализированный выход массив создается через стандартный out=None, позиции внутри неё, где условие ложно, останутся неинициализированными.
**kwargs: Для других аргументов, доступных только по ключевым словам, смотрите документация ufunc.

Возвращает:

arccoshndarray: Массив той же формы, что и x. Это скаляр, если x является скаляром.

Смотрите также

cosh, arcsinh, sinh, arctanh, tanh

Примечания

arccosh является многозначной функцией: для каждого x существует бесконечно много чисел z такой, что cosh(z) = x. Соглашение заключается в возврате z мнимая часть которого лежит в [-pi, pi] и действительная часть в [0, inf].

Для типов данных с вещественными значениями на входе, arccosh всегда возвращает вещественный вывод. Для каждого значения, которое не может быть выражено как вещественное число или бесконечность, он выдаёт nan и устанавливает invalid флаг ошибки с плавающей запятой.

Для комплексных входных данных, arccosh является комплексной аналитической функцией, которая имеет разрез ветвления [-inf, 1] и является непрерывным сверху на нём.

Ссылки

[1]

M. Abramowitz и I.A. Stegun, «Handbook of Mathematical Functions», 10-е издание, 1964, стр. 86. https://personal.math.ubc.ca/~cbm/aands/page_86.htm

[2]

Википедия, «Обратная гиперболическая функция», https://en.wikipedia.org/wiki/Arccosh

Примеры

>>> import numpy as np
>>> np.arccosh([np.e, 10.0])
array([ 1.65745445,  2.99322285])
>>> np.arccosh(1)
0.0