numpy.arcsinh

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

Обратная гиперболический синус поэлементно.

Параметры:

x : array_like Входной массив. out : ndarray, None, or tuple of ndarray and None, optional Расположение, в которое сохраняется результат. Если указано, его форма должна соответствовать форме входных массивов. Если не указано или None, возвращается свежевыделенный массив. Кортеж (возможен только как ключевой аргумент) должен иметь длину, равную числу выходов. where : array_like, optional Это условие векторизуется по входным массивам. В позициях, где условие истинно, массив out будет установлен в результат функции ufunc. В противном случае массив out сохранит свое исходное значение. Обратите внимание, что если массив out создается по умолчанию out=None, позиции в нем, где условие ложно, останутся неинициализированными. **kwargs Для других ключевых аргументов см. документацию по функциям ufunc.

Возвращает:

out : ndarray or scalar Массив той же формы, что и x. Это скаляр, если x является скалярным.

Примечания

arcsinh — многозначная функция: для каждого x существует бесконечно много чисел z таких, что sinh(z) = x. Принято возвращать z с мнимой частью, лежащей в [-pi/2, pi/2].

Для вещественных входных типов данных arcsinh всегда возвращает вещественный результат. Для каждого значения, которое не может быть выражено как вещественное число или бесконечность, возвращается nan и устанавливается флаг ошибки плавающей точки invalid.

Для комплексных входных данных arccos — комплексная аналитическая функция, имеющая разрывы ветвей [1j, infj] и [-1j, -infj] и непрерывная справа на первой и слева на второй.

Обратная гиперболическая синус также известна как asinh или sinh^-1.

Ссылки

[1]	M. Abramowitz and 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”, https://en.wikipedia.org/wiki/Arcsinh

Примеры

>>> np.arcsinh(np.array([np.e, 10.0]))
array([ 1.72538256,  2.99822295])