NumPy 1.14 - numpy.sinh()

numpy.sinh




numpy

numpy.sinh

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

अतिशयोक्तिपूर्ण साइन, तत्व-वार।

1/2 * (np.exp(x) - np.exp(-x)) या -1j * np.sin(1j*x)

पैरामीटर:

x : array_like

इनपुट सरणी

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 : ndarray

इसी अतिशयोक्तिपूर्ण साइन मूल्यों।

टिप्पणियाँ

यदि out प्रदान किया out है, तो फ़ंक्शन इसमें परिणाम लिखता है, और out संदर्भ देता out । (उदाहरण देखें)

संदर्भ

एम। अब्रामोविट्ज़ और आईए स्टेगन, हैंडबुक ऑफ़ मैथमेटिकल फ़ंक्शंस। न्यूयॉर्क, एनवाई: डोवर, 1972, स्नातकोत्तर। 83।

उदाहरण

>>> np.sinh(0)
0.0
>>> np.sinh(np.pi*1j/2)
1j
>>> np.sinh(np.pi*1j) # (exact value is 0)
1.2246063538223773e-016j
>>> # Discrepancy due to vagaries of floating point arithmetic.
>>> # Example of providing the optional output parameter
>>> out2 = np.sinh([0.1], out1)
>>> out2 is out1
True
>>> # Example of ValueError due to provision of shape mis-matched `out`
>>> np.sinh(np.zeros((3,3)),np.zeros((2,2)))
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
ValueError: invalid return array shape