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 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">

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">

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">

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">

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">

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">

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">

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">

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">

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">

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">

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">

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">