numpy.arcsinh

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

Обратная гиперболическая синус, поэлементно.

Параметры

xarray_like

Входной массив.

outndarray, None, or tuple of ndarray and None, optional

Расположение, в которое сохраняется результат. Если указано, оно должно иметь форму, к которой векторизуются входные данные. Если не указано или равно None, возвращается вновь выделенный массив. Кортеж (только как ключевой аргумент) должен иметь длину, равную количеству выходных значений.

wherearray_like, optional

Это условие векторизуется по входным данным. В местах, где условие истинно, массив out будет установлен в результат ufunc. В противном случае, массив out сохранит своё первоначальное значение. Обратите внимание, что если массив out создаётся без инициализации по умолчанию out=None, места в нём, где условие ложно, останутся неинициализированными.

**kwargs

Для других ключевых аргументов см. документацию ufunc.

Возвращает

outndarray or scalar

Массив такой же формы, как и x. Это скаляр, если x скаляр.

Примечания

arcsinh — многозначная функция: для каждого x существует бесконечно много чисел z таких, что sinh(z) = x. Принято возвращать значение z, у которого мнимая часть находится в [-pi/2, pi/2].

Для данных типов вещественного ввода arcsinh всегда возвращает вещественный результат. Для каждого значения, которое нельзя представить как вещественное число или бесконечность, она возвращает nan и устанавливает флаг ошибки с плавающей запятой invalid.

Для комплексного ввода arccos — комплексная аналитическая функция с разрезами ветвей [1j, infj] и [-1j, -infj] и является непрерывной 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])