numpy.asinh#
-
numpy.asinh(x, /, out=None, *, where=True, casting='same_kind', order='K', dtype=None, subok=True[, сигнатура]) =
'arcsinh'> # Обратный гиперболический синус 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:
- выходndarray или скаляр
Массив той же формы, что и x. Это скаляр, если x является скаляром.
Примечания
arcsinhявляется многозначной функцией: для каждого x существует бесконечно много чисел z такой, что sinh(z) = x. Соглашение заключается в возврате z мнимая часть которого лежит в [-pi/2, pi/2].Для типов данных с вещественными значениями на входе,
arcsinhвсегда возвращает вещественный вывод. Для каждого значения, которое не может быть выражено как вещественное число или бесконечность, он возвращаетnanи устанавливает invalid флаг ошибки с плавающей запятой.Для комплексных входных данных,
arcsinhявляется комплексной аналитической функцией, которая имеет разрезы ветвей [1j, infj] и [-1j, -infj] и является непрерывным справа на первом и слева на втором.Обратный гиперболический синус также известен как
asinhилиsinh^-1.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/Arcsinh
Примеры
>>> import numpy as np >>> np.arcsinh(np.array([np.e, 10.0])) array([ 1.72538256, 2.99822295])