numpy – 三角関数、逆三角関数、双曲線関数、逆双曲線関数 まとめ

目次

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 デフォルト値
x array_like
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 デフォルト値
x array_like
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 デフォルト値
x array_like
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 デフォルト値
x array_like
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 デフォルト値
x array_like
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 デフォルト値
x array_like
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 デフォルト値
x1 array_like, real-valued
y 座標。
x2 array_like, real-valued
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]。x1x2 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 デフォルト値
x array_like
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 デフォルト値
x array_like
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 デフォルト値
x array_like
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 デフォルト値
x array_like
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 デフォルト値
x array_like
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 デフォルト値
x array_like
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。

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