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NumPy arc cosh–完整指南

原文:# t0]https://www . aspython . com/python-modules/num py/numpy-arccosh

读者你好！欢迎来到另一个关于 NumPy 数学函数的教程。在本教程中，我们将理解 NumPy arccosh 函数，并练习许多例子。我们还将使用 Matplotlib 库绘制图形。

没有别的事了，让我们开始吧。

也读作:NumPy Arcsinh——完全指南

什么是双曲余弦(逆余弦)-快速概述

arccosh 是反双曲余弦函数。
反余弦的等效表达式为:

Arccosh Expression

反正切函数的定义域是**【1，无穷大】**。这里，无限不包括在内。
arccosh 函数的范围是**【1，无穷大】**。

也读: NumPy 面试问题:为你的 Python 工作面试做好准备

什么是 NumPy Arccosh？

NumPy Arccosh 函数也是 NumPy 库提供的反双曲三角函数之一。使用这个函数，我们可以计算传递给反余弦函数的输入的反双曲余弦值。

numpy arccosh 函数可以作为numpy.arccosh()访问。

语法:numpy.arccosh(input)其中输入可以是单个数字、复数以及 numpy 数字数组。

使用 numpy arccosx

让我们试一些例子。

对包含数字的 numpy 数组使用 numpy.arccosh()

import numpy as np

a = np.array(( 2 , 3 , 10 , 90 , 100))

b = np.arccosh(a)

print("Input Values:\n",a)

print("Arccosh values:\n",b)

输出

Input Values:
 [  2   3  10  90 100]
Arccosh values:
 [1.3169579  1.76274717 2.99322285 5.19292599 5.29829237]

让我们将一些 pi 值作为参数传递给 arccosh 函数，并观察输出🙂

对具有弧度角度的 numpy 数组使用 numpy.arccosh()函数

import numpy as np

a = np.array((np.pi/2 , 3*np.pi/2 , np.pi))

b = np.arccosh(a)

print("Input Array:\n",a)

print("Arccosh Values:\n",b)

输出

Input Array:
 [1.57079633 4.71238898 3.14159265]
Arccosh Values:
 [1.02322748 2.23188925 1.81152627]

这里，我们不能传递一个小于 1 的值，因为它将超出 arccosh 函数的范围，该函数将给出 nan 作为输出。

Task: 尝试将 1 作为参数传递给 arccosh 函数，并观察输出。

使用复数

import numpy as np

print("Arccosh of 2+3j is :\n",np.arccosh(2+3j))

print("Arccosh of 1+5j is :\n",np.arccosh(1+5j))

print("Arccosh of 0.5+0.5j is :\n",np.arccosh(0.5+0.5j))

print("Arccosh of -1-1j is :\n",np.arccosh(-1-1j))

输出

Arccosh of 2+3j is :
 (1.9833870299165355+1.0001435424737972j)
Arccosh of 1+5j is :
 (2.3309746530493123+1.3770031902399644j)
Arccosh of 0.5+0.5j is :
 (0.5306375309525179+1.118517879643706j)
Arccosh of -1-1j is :
 (1.0612750619050357-2.2370357592874117j)

使用无效数字

这里，我们将一些无效的输入传递给 arccosh 函数，并观察输出。

import numpy as np

print("The arccosh of 0 is:",np.arccosh(0))

print("The arccosh of -1 is:",np.arccosh(-1))

print("The arccosh of 0.5 is:",np.arccosh(0.5))

输出

在上述所有情况下，输出将是 nan 。

这就是向 arccosh 函数传递不同的参数。现在，让我们使用 Matplotlib 库绘制 arccosh 函数的曲线。

可视化 arccosx 函数

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

a = np.linspace(1 , 20 , 50)

b = np.arccosh(a)

plt.plot(a , b , color = "blue" , marker = "o")

plt.title("numpy.arccosh()")

plt.xlabel("X")

plt.ylabel("Y")

plt.show()

输出

ArccoshPlot

这就是关于反余弦函数的全部内容。这个函数使用起来非常简单。点击这里继续探索关于各种 python 主题的精彩帖子。

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