Pythonで配列要素の双曲線正弦を計算します

配列要素の双曲線正弦を計算するには、PythonNumpyのnumpy.cosine（）メソッドを使用します。このメソッドは、1/2 *（np.exp（x）+ np.exp（-x））およびnp.cos（1j * x）と同等です。対応する双曲線正弦値を返します。 xがスカラーの場合、これはスカラーです。最初のパラメーターxはinputarrayです。 2番目と3番目のパラメーターはオプションです。

2番目のパラメーターは、結果が格納される場所であるndarrayです。提供される場合、入力がブロードキャストされる形状を持っている必要があります。指定しない場合またはなしの場合、新しく割り当てられた配列が返されます。

3番目のパラメーターは、条件が入力を介してブロードキャストされることです。条件がTrueの場所では、out配列がufunc結果に設定されます。他の場所では、out配列は元の値を保持します。

ステップ

まず、必要なライブラリをインポートします-

import numpy as np

配列要素の三角関数の双曲線正弦を取得します。 Numpyのarray（）メソッドを使用して配列を作成します-

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

配列の表示-

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

データ型を取得-

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

配列の次元を取得します-

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

配列の要素数を取得します-

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

配列要素の双曲線余弦定理を見つけるには、PythonNumpyのnumpy.cosh（）メソッドを使用します-

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

例

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))

出力

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]