পাইথনে numpy.emath.arctanh() মেথড ব্যবহার করে arctanh-এর সাথে ব্যস্ত υπερবোলিক ট্যাঞ্জেন্ট গণনা করুন। এটি arctanh(x)-এর "প্রিন্সিপ্যাল ভ্যালু" ফেরত দেয়। বাস্তব x যার জন্য abs(x) < 1, এটি একটি বাস্তব সংখ্যা। যদি abs(x) > 1, অথবা x জটিল হয়, তবে ফলাফল জটিল হবে। চূড়ান্ত, x = 1 হলে inf এবং x = -1 হলে -inf ফেরত দেয়।
মেথডটি x মান(গুলি)র ব্যস্ত হাইপারবোলিক ট্যাঞ্জেন্ট(গুলি) ফেরত দেয়। যদি x স্কেলার হয়, তবে আউটপুটও স্কেলার, অন্যথায় একটি অ্যারে ফেরত দেয়। প্রথম প্যারামিটার হলো যেসব মানের arctanh প্রয়োজন।
ধাপসমূহ
প্রথমে প্রয়োজনীয় লাইব্রেরি আমদানি করুন:
import numpy as np
array() মেথড দিয়ে নাম্পাই অ্যারে তৈরি করুন:
arr = np.array([0, 1j, 2j])
অ্যারে প্রদর্শন করুন:
print("Array...\n", arr)
অ্যারের টাইপ পান:
print("\nOur Array type...\n", arr.dtype)
অ্যারের ডায়মেনশন পান:
print("\nOur Array Dimensions...\n", arr.ndim)
ব্যাস্ত হাইপারবোলিক ট্যাঞ্জেন্ট গণনা করুন:
print("\nResult...\n", np.emath.arctanh(arr))
উদাহরণ
import numpy as np
# নাম্পাই অ্যারে তৈরি করুন
arr = np.array([0, 1j, 2j])
# অ্যারে প্রদর্শন করুন
print("Array...\n", arr)
# অ্যারের টাইপ পান
print("\nOur Array type...\n", arr.dtype)
# অ্যারের ডায়মেনশন পান
print("\nOur Array Dimensions...\n", arr.ndim)
# অ্যারের উপাদান সংখ্যা পান
print("\nNumber of elements...\n", arr.size)
# ব্যস্ত হাইপারবোলিক ট্যাঞ্জেন্ট গণনা করুন
print("\nResult...\n", np.emath.arctanh(arr))
আউটপুট
Array... [0.+0.j 0.+1.j 0.+2.j]
Our Array type... complex128
Our Array Dimensions... 1
Number of elements... 3
Result... [0.+0.j 0.+0.78539816j 0.+1.10714872j]
