পাইথনে বিপরীত হাইপারবোলিক সাইন গণনা করুন

arcsinh হল একটি বহুমূল্যের ফাংশন:প্রতিটি x এর জন্য অসীমভাবে অনেক সংখ্যা z আছে যেমন sinh(z)=x। কনভেনশন হল z ফেরত দেওয়া যার কাল্পনিক অংশ [-pi/2, pi/2]-এ রয়েছে। বাস্তব-মূল্যবান ইনপুট ডেটা প্রকারের জন্য, arcsinh সর্বদা বাস্তব 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। কমপ্লেক্স-ভ্যালুডিনপুটের জন্য, আরকোস হল একটি জটিল বিশ্লেষণাত্মক ফাংশন যার শাখা কাটা আছে [1j, infj] এবং [-1j, -infj] এবং আগের দিকে ডান থেকে এবং পরবর্তীতে বাম থেকে অবিচ্ছিন্ন।

বিপরীত হাইপারবোলিক সাইনটি asinh বা sinh^-1 নামেও পরিচিত। ইনভার্স হাইপারবোলিসাইন গণনা করতে, Python Numpy-এ numpy.arcsinh() পদ্ধতি ব্যবহার করুন। পদ্ধতিটি x এর মতো একই আকৃতির 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 হয়৷

3য় প্যারামিটারটি 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 লাইব্রেরি আমদানি করুন -

numpy np হিসাবে আমদানি করুন

ত্রিকোণমিতিক বিপরীত হাইপারবোলিক সাইন পান। arcsinh −

প্রিন্ট("\nফলাফল...", np.arcsinh(np.pi*1j))

arcsinh 90 ডিগ্রি −

মুদ্রণ("\nফলাফল...",np.arcsinh(np.pi/2.))

arcsinh 60 ডিগ্রি −

মুদ্রণ("\nফলাফল...",np.arcsinh(np.pi/3.))

arcsinh 45 ডিগ্রি −

মুদ্রণ("\nফলাফল...",np.arcsinh(np.pi/4.))

arcsinh 30 ডিগ্রি −

মুদ্রণ("\nফলাফল...",np.arcsinh(np.pi/6.))

arcsinh 0 ডিগ্রি −

মুদ্রণ("\nফলাফল...", np.arcsinh(0))

arcsinh np.e −

মুদ্রণ("\nফলাফল...",np.arcsinh(np.e))

উদাহরণ

আউটপুট

 trigonometric বিপরীত hyperbolic sine পেতে ... ফলাফল ... (1.8115262724608532 + 1.5707963267948966J) ফলাফল ... 1.233403117511217Result ... 0.9143566553928859result ... 0.721254887267798Result ... 0.0result ... 0.0result ... 0.0result ... 1.725382558852315