আরকোশ একটি বহুমূল্যের ফাংশন:প্রতিটি x এর জন্য অসীমভাবে অনেকগুলি সংখ্যা z থাকে যেমন cosh(z) =x। কনভেনশন হল z ফেরত দেওয়া যার কাল্পনিক অংশ [-pi, pi] এবং আসল অংশ [0, inf]-এ রয়েছে। বাস্তব-মূল্যবান ইনপুট ডাটা টাইপের জন্য, আরকোশ সবসময় আসল আউটপুট প্রদান করে। প্রতিটি মানের জন্য যা একটি বাস্তব সংখ্যা বা অসীম হিসাবে প্রকাশ করা যায় না, এটি nan প্রদান করে এবং অবৈধ ফ্লোটিং পয়েন্ট ত্রুটি পতাকা সেট করে। জটিল-মূল্যবান ইনপুটের জন্য, আরকোশ হল একটি জটিল বিশ্লেষণাত্মক ফাংশন যার একটি শাখা কাটা আছে [-inf, 1] এবং এটি উপরে থেকে অবিচ্ছিন্ন।
অ্যারে উপাদানগুলির বিপরীত হাইপারবোলিক কোসাইন গণনা করতে, numpy.arccosh() পদ্ধতি ব্যবহার করুন। পদ্ধতিটি x এর মতো একই আকারের অ্যারে প্রদান করে। এটি একটি স্কেলার যদি x একটি স্কেলার হয়। 1ম প্যারামিটার, x হল ইনপুট অ্যারে। ২য় এবং ৩য় প্যারামিটার ঐচ্ছিক
2য় প্যারামিটার হল একটি ndarray, একটি অবস্থান যেখানে ফলাফল সংরক্ষণ করা হয়। প্রদান করা হলে, এটির একটি আকৃতি থাকতে হবে যা ইনপুট সম্প্রচার করে। যদি প্রদান করা না হয় বা কোনটিই না হয়, একটি নতুনভাবে বরাদ্দ করা অ্যারে ফেরত দেওয়া হয়। 3য় পরামিতি হল ইনপুটের মাধ্যমে সম্প্রচারিত শর্ত। অবস্থানে যেখানে শর্তটি সত্য, আউট অ্যারেটি ufunc ফলাফলে সেট করা হবে। অন্যত্র, আউট অ্যারে তার আসল মান বজায় রাখবে।
পদক্ষেপ
প্রথমে, প্রয়োজনীয় লাইব্রেরিগুলি আমদানি করুন -
numpy np হিসাবে আমদানি করুন
Numpy −
-এ array() পদ্ধতি ব্যবহার করে একটি অ্যারে তৈরি করুনarr =np.array((0., 30., 45., 60., 90., 180., np.pi*1j/2, np.pi*1j))
আমাদের অ্যারে প্রদর্শন করা হচ্ছে −
প্রিন্ট("অ্যারে...\n",অ্যার) ডেটাটাইপ −
পানপ্রিন্ট("\nArray datatype...\n",arr.dtype) অ্যারে-
এর মাত্রা পানমুদ্রণ("\nঅ্যারে মাত্রা...\n",arr.ndim) অ্যারের উপাদানের সংখ্যা −
পানমুদ্রণ("\nঅ্যারেতে উপাদানের সংখ্যা...\n", arr.size) অ্যারের উপাদানগুলির বিপরীত হাইপারবোলিক কোসাইন খুঁজে পেতে, Python Numpy -
-এ numpy.arccosh() পদ্ধতি ব্যবহার করুন।মুদ্রণ("\nফলাফল...", np.arccosh(arr)) উদাহরণ
np# হিসাবে numpy আমদানি করুন অ্যারে উপাদানগুলির বিপরীত হাইপারবোলিক কোসাইন গণনা করতে, Python Numpy-এ numpy.arccosh() পদ্ধতিটি ব্যবহার করুন# পদ্ধতিটি x এর মতো একই আকারের অ্যারে প্রদান করে। এটি একটি স্কেলার যদি x একটি scalar.print("অ্যারের উপাদানগুলির ত্রিকোণমিতিক বিপরীত হাইপারবোলিক কোসাইন পান...")# Numpyarr =np.array((0., 30) এ array() পদ্ধতি ব্যবহার করে একটি অ্যারে তৈরি করুন। , 45., 60., 90., 180., np.pi*1j/2, np.pi*1j))# অ্যারেপ্রিন্টটি প্রদর্শন করুন("অ্যারে...\n", arr)# এর ধরন পান arrayprint("\nআমাদের অ্যারের ধরন...\n", arr.dtype)# অ্যারেপ্রিন্টের মাত্রা পান("\nআমাদের অ্যারের মাত্রা...\n", arr.ndim)# এ উপাদানের সংখ্যা পান অ্যারেপ্রিন্ট("\nউপাদানের সংখ্যা...\n", arr.size)# অ্যারের উপাদানগুলির বিপরীত হাইপারবোলিক কোসাইন খুঁজে পেতে, Python Numpyprint("\nফলাফল...", এ numpy.arccosh() পদ্ধতি ব্যবহার করুন। np.arccosh(arr))আউটপুট
অ্যারে উপাদানগুলির ত্রিকোণমিতিক বিপরীত হাইপারবোলিক কোসাইন পান...অ্যারে...[ 0.+0.j 30.+0.j 45.+0.j 60.+0.j90.+0.j 180 .+0.j 0.+1.57079633j 0.+3.14159265j]আমাদের অ্যারের ধরন...জটিল128আমাদের অ্যারের মাত্রা...1 উপাদানের সংখ্যা...8 ফলাফল... [0। +1.57079633j 4.09406667+0.j 4.49968619+0.j4.78742229+0.j 5.19292599+0.j 5.88609632+0.j1.233403632+0.j1.2334036727+0.j1.2334036727+4953193j531953195319533j
