Spec-Zone.ru › NumPy 1.15

numpy.arccosh

numpy.arccosh(x, /, out=None, *, where=True, casting='same_kind', order='K', dtype=None, subok=True[, signature, extobj]) = <ufunc 'arccosh'>

Обратная гиперболический косинус, поэлементно.

Параметры:
x : array_like

Входной массив.

out : ndarray, None, or tuple of ndarray and None, optional

Местоположение, в которое сохраняется результат. Если указано, оно должно иметь форму, к которой векторизуются входные данные. Если не указано или None, возвращается свежевыделенный массив. Кортеж (только в качестве ключевого аргумента) должен иметь длину, равную числу выходов.

where : array_like, optional

Значения True указывают на вычисление ufunc в данной позиции, значения False указывают на то, чтобы оставить значение в выводе без изменений.

**kwargs

Для других ключевых аргументов см. документацию ufunc.

Возвращает:
arccosh : ndarray

Массив такой же формы, как x. Это скаляр, если x является скаляром.

См. также

cosh, arcsinh, sinh, arctanh, tanh

Примечания

arccosh - многозначная функция: для каждого x существует бесконечно много чисел z таких, что cosh(z) = x. Соглашение состоит в том, чтобы вернуть z с мнимой частью в [-pi, pi] и действительной частью в [0, inf].

Для вещественных типов входных данных arccosh всегда возвращает вещественный результат. Для каждого значения, которое не может быть выражено как вещественное число или бесконечность, оно возвращает nan и устанавливает invalid флаг ошибки с плавающей запятой.

Для комплексных входных данных arccosh является комплексной аналитической функцией, имеющей разрыв ветвей [-inf, 1] и непрерывной сверху на нём.

Ссылки

[1] M. Abramowitz и I.A. Stegun, “Справочник по математическим функциям”, 10-е издание, 1964, стр. 86. http://www.math.sfu.ca/~cbm/aands/
[2] Википедия, “Обратная гиперболическая функция”, http://en.wikipedia.org/wiki/Arccosh

Примеры

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

© 2005–2019 NumPy Developers
Licensed under the 3-clause BSD License.
https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.15.4/reference/generated/numpy.arccosh.html

Spec-Zone.ru

Настройки Оффлайн Что нового Помощь О нас
Spec-Zone .ru
спецификации, руководства, описания, API