numpy.sin

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

Тригонометрический синус, поэлементно.

Параметры:

x : array_like Угол в радианах ( рад равно 360 градусам). 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 (возможен только в качестве ключевого аргумента) должен иметь длину, равную количеству выходных данных. where : array_like, optional Значения True указывают на то, что ufunc вычисляется в данной позиции, значения False указывают на то, что значение в выходе остается неизменным. **kwargs Для других ключевых аргументов см. документацию по ufunc.

Возвращает:

y : array_like Синус каждого элемента x. Это скаляр, если x является скаляром.

См. также

arcsin, sinh, cos

Примечания

Синус — одна из основных тригонометрических функций (математического исследования треугольников). Рассмотрим окружность радиусом 1 с центром в начале координат. Луч входит из оси, образует угол в начале координат (измеряемый против часовой стрелки от этой оси) и выходит из начала координат. координата пересечения исходящего луча с единичной окружностью является синусом этого угла. Он изменяется от -1 для до +1 для Функция имеет нули, где угол является кратным . Синусы углов между и являются отрицательными. Многочисленные свойства синуса и связанных функций включены в любой стандартный учебник по тригонометрии.

Примеры

Вывести синус одного угла:

>>> np.sin(np.pi/2.)
1.0

Вывести синусы массива углов, заданных в градусах:

>>> np.sin(np.array((0., 30., 45., 60., 90.)) * np.pi / 180. )
array([ 0.        ,  0.5       ,  0.70710678,  0.8660254 ,  1.        ])

Построить график синусоиды:

>>> import matplotlib.pylab as plt
>>> x = np.linspace(-np.pi, np.pi, 201)
>>> plt.plot(x, np.sin(x))
>>> plt.xlabel('Angle [rad]')
>>> plt.ylabel('sin(x)')
>>> plt.axis('tight')
>>> plt.show()