numpy – 三角関数、逆三角関数、双曲線関数、逆双曲線関数まとめ

概要
numpy.sin
numpy.cos
numpy.tan
numpy.arcsin
numpy.arccos
numpy.arctan
numpy.arctan2
numpy.sinh
numpy.cosh
numpy.tanh
numpy.arcsinh
numpy.arccosh
numpy.arctanh

概要

NumPy の三角関数、逆三角形関数、双曲線関数、逆双曲線関数について解説します。

numpy.sin

正弦関数 ( $\sin(x)$ ) の値を計算します。

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

引数

名前	型	デフォルト値
x	array_like
x	角度 (ラジアン)

返り値

名前	説明
y	正弦関数の値。x と同じ形状の配列。x がスカラならこれはスカラです。

サンプルコード

In [1]:

import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

x = np.linspace(0, np.pi * 2, 100)
y = np.sin(x)

fig, ax = plt.subplots(figsize=(6, 3))
ax.plot(x, y)
ax.grid()

plt.show()

numpy.cos

余弦関数 ( $\cos(x)$ ) の値を計算します。

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

引数

名前	型	デフォルト値
x	array_like
x	ラジアン単位の入力配列。

返り値

名前	説明
y	余弦関数の値。x と同じ形状の配列。x がスカラならこれはスカラです。

サンプルコード

In [2]:

x = np.linspace(0, np.pi * 2, 100)
y = np.cos(x)

fig, ax = plt.subplots(figsize=(6, 3))
ax.plot(x, y)
ax.grid()

plt.show()

numpy.tan

正接関数 ( $\tan(x)$ ) の値を計算します。

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

引数

名前	型	デフォルト値
x	array_like
x	入力配列.

返り値

名前	説明
y	正接関数の値。x と同じ形状の配列。x がスカラならこれはスカラです。

サンプルコード

In [3]:

x = np.linspace(-np.pi / 2, np.pi / 2, 100)
y = np.tan(x)

fig, ax = plt.subplots(figsize=(3, 3))
ax.plot(x, y)
ax.grid()
ax.set_ylim(-10, 10)

plt.show()

numpy.arcsin

逆正弦関数 ( $\arcsin(x)$ ) の値を計算します。

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

引数

名前	型	デフォルト値
x	array_like
x	単位円上の座標。実数の場合、定義域は $[-1, 1]$ です。

返り値

名前	説明
angle	逆正弦関数の値。x と同じ形状の配列。x がスカラならこれはスカラです。

サンプルコード

In [4]:

x = np.linspace(-1, 1, 100)
y = np.arcsin(x)

fig, ax = plt.subplots(figsize=(3, 6))
ax.plot(x, y)
ax.grid()

plt.show()

numpy.arccos

逆余弦関数 ( $\arccos(x)$ ) の値を計算します。

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

引数

名前	型	デフォルト値
x	array_like
x	単位円上の座標。実数の場合、定義域は $[-1, 1]$ です。

返り値

名前	説明
angle	逆余弦関数の値。x と同じ形状の配列。x がスカラならこれはスカラです。

サンプルコード

In [5]:

x = np.linspace(-1, 1, 100)
y = np.arccos(x)

fig, ax = plt.subplots(figsize=(3, 6))
ax.plot(x, y)
ax.grid()

plt.show()

numpy.arctan

逆正接関数 ( $\arctan(x)$ ) の値を計算します。

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

引数

名前	型	デフォルト値
x	array_like
x

返り値

名前	説明
out	逆正接関数の値。x と同じ形状の配列。x がスカラならこれはスカラです。

サンプルコード

In [6]:

x = np.linspace(-3, 3, 100)
y = np.arctan(x)

fig, ax = plt.subplots(figsize=(6, 3))
ax.plot(x, y)
ax.grid()

plt.show()

numpy.arctan2

x1/x2の要素別円弧正接を正しく選択します。

numpy.arctan2(x1, x2, /, out=None, *, where=True, casting="same_kind", order="K", dtype=None, subok=True[, signature, extobj]) = <ufunc "arctan2">

引数

名前	型	デフォルト値
x1	array_like, real-valued
x1	y 座標。
x2	array_like, real-valued
x2	x 座標。x2 は、x1 の形状と一致するようにブロードキャスト可能でなければなりません。

返り値

名前	説明
angle	ラジアン単位の角度の配列で、範囲は [-pi, pi]。x1 と x2 の両方がスカラである場合、これはスカラです。

numpy.sinh

ハイパボリックサイン ( $\sinh(x)$ ) の値を計算します。

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

引数

名前	型	デフォルト値
x	array_like
x	入力配列。

返り値

名前	説明
y	ハイパボリックサインの値。x がスカラならこれはスカラです。

numpy.cosh

ハイパボリックコサイン ( $\cosh(x)$ ) の値を計算します。

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

引数

名前	型	デフォルト値
x	array_like
x	入力配列。

返り値

名前	説明
out	ハイパボリックコサインの値。x と同じ形状の出力配列。x がスカラならこれはスカラです。

numpy.tanh

ハイパボリックタンジェント ( $\tanh(x)$ ) の値を計算します。

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

引数

名前	型	デフォルト値
x	array_like
x	入力配列。

返り値

名前	説明
y	ハイパボリックタンジェントの値。x がスカラならこれはスカラです。

numpy.arcsinh

逆ハイパボリックサイン ($\arcsinh(x)$) の値を計算します。

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

引数

名前	型	デフォルト値
x	array_like
x	入力配列。

返り値

名前	説明
out	逆ハイパボリックサインの値。x と同じ形状の配列。x がスカラならこれはスカラです。

numpy.arccosh

逆ハイパボリックコサイン ($\arccosh(x)$) の値を計算します。

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

引数

名前	型	デフォルト値
x	array_like
x	入力配列。

返り値

名前	説明
arccosh	逆ハイパボリックコサインの値。x と同じ形状の配列。x がスカラならこれはスカラです。

numpy.arctanh

逆ハイパボリックタンジェント ($\arctanh(x)$) の値を計算します。

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

引数

名前	型	デフォルト値
x	array_like
x	入力配列。

返り値

名前	説明
out	逆ハイパボリックタンジェントの値。x と同じ形状の配列。x がスカラならこれはスカラです。

numpy – 三角関数、逆三角関数、双曲線関数、逆双曲線関数まとめ

概要

numpy.sin

numpy.cos

numpy.tan

numpy.arcsin

numpy.arccos

numpy.arctan

numpy.arctan2

numpy.sinh

numpy.cosh

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