NumPy 1.14 - numpy.sin()

numpy.sin




numpy

numpy.sin

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

त्रिकोणमितीय साइन, तत्व-वार।

पैरामीटर:

x : array_like

कोण, रेडियंस में ( 2 \ pi rad बराबर 360 डिग्री)।

बाहर : ndarray, कोई नहीं, या tdle of ndarray और कोई नहीं, वैकल्पिक

एक स्थान जिसमें परिणाम संग्रहीत किया जाता है। यदि प्रदान किया जाता है, तो इसका एक आकार होना चाहिए जो कि इनपुट प्रसारित करता है यदि प्रदान नहीं किया गया है या None , तो एक ताज़ा-आवंटित सरणी वापस आ जाती है। एक ट्यूपल (केवल एक कीवर्ड तर्क के रूप में संभव) आउटपुट की संख्या के बराबर लंबाई होना चाहिए।

जहां : array_like, वैकल्पिक

सत्य के मान उस स्थिति में ufunc की गणना करने के लिए संकेत देते हैं, गलत के मान अकेले उत्पादन में मूल्य छोड़ने का संकेत देते हैं।

** kwargs

अन्य कीवर्ड-केवल तर्कों के लिए, ufunc डॉक्स देखें।

यह दिखाता है:

y : array_like

X के प्रत्येक तत्व की साइन।

यह भी देखें

arcsin , sinh , cos

टिप्पणियाँ

साइन त्रिकोणमिति (त्रिकोणमिति का गणितीय अध्ययन) के मूलभूत कार्यों में से एक है। मूल पर केंद्रित त्रिज्या 1 के एक चक्र पर विचार करें। एक किरण भीतर से आती है + x अक्ष, मूल पर कोण बनाता है (उस अक्ष से प्रति-घड़ी को मापा जाता है), और मूल से प्रस्थान करता है। y यूनिट सर्कल के साथ आउटगोइंग रे के चौराहे का समन्वय उस कोण का साइन है। यह -1 से लेकर x = 3 \ pi / 2 के लिए +1 \ pi / २। फ़ंक्शन में शून्य होते हैं जहां कोण एक से अधिक होता है \ pi । के बीच के कोणों की सीन्स \ pi तथा 2 \ pi नकारात्मक हैं। साइन और संबंधित कार्यों के कई गुण किसी भी मानक त्रिकोणमिति पाठ में शामिल हैं।

उदाहरण

एक कोण का प्रिंट साइन:

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

डिग्री में दिए गए कोणों की एक सरणी की प्रिंट साइन्स:

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

साइन समारोह प्लॉट करें:

>>> 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()
../../_images/numpy-sin-1.png