Funciones hiperbólicas en NumPy

NumPy, la biblioteca de Python para cálculos numéricos, ofrece funciones hiperbólicas estándar que operan en arrays NumPy. Algunas de las funciones hiperbólicas más comunes en NumPy incluyen:

np.sinh(x): Seno hiperbólico.
np.cosh(x): Coseno hiperbólico.
np.tanh(x): Tangente hiperbólica.
np.arcsinh(x): Arco seno hiperbólico.
np.arccosh(x): Arco coseno hiperbólico.
np.arctanh(x): Arco tangente hiperbólico.

Puedes usar estas funciones para realizar cálculos con valores hiperbólicos.

import numpy as np

      x = np.array([0.5, 1.0, 1.5)
      sinh_x = np.sinh(x)
      cosh_x = np.cosh(x)
      tanh_x = np.tanh(x)

Encontrar ángulos en matrices

Si deseas encontrar ángulos en matrices, generalmente se utilizan funciones trigonométricas como el seno y el coseno. Puedes usar NumPy para realizar estos cálculos en matrices.

Por ejemplo, si tienes una matriz de ángulos en radianes y deseas encontrar los senos y cosenos de esos ángulos, puedes hacerlo de la siguiente manera:

import numpy as np

      angles = np.array([0, np.pi/4, np.pi/2, 3*np.pi/4])
      sines = np.sin(angles)
      cosines = np.cos(angles)

Ángulos de cada valor en matrices

NumPy facilita el cálculo de funciones hiperbólicas para matrices enteras. Puedes aplicar funciones hiperbólicas a matrices NumPy y obtener resultados para cada valor de la matriz. Por ejemplo:

# Crear una matriz
      matrix = np.array([
          [1.0, 2.0, 3.0],
          [4.0, 5.0, 6.0],
          [7.0, 8.0, 9.0]
      ])

      # Aplicar funciones hiperbólicas a cada valor en la matriz
      sinh_matrix = np.sinh(matrix)
      cosh_matrix = np.cosh(matrix)
      tanh_matrix = np.tanh(matrix)

Esto te proporcionará matrices con los resultados de las funciones hiperbólicas aplicadas a cada elemento de la matriz original.

NumPy ofrece funciones hiperbólicas estándar y herramientas para trabajar con matrices de manera eficiente. Puedes utilizar estas funciones en una variedad de aplicaciones matemáticas y científicas.

Funciones Trigonométricas NumPy

Conjuntos numéricos NumPy