numpy.sinh(x [，out])= ufunc'sin')：此数学函数可帮助用户计算所有x(作为数组元素)的双曲正弦值。
等效于1/2 *(np.exp(x)-np.exp(-x))或-1j * np.sin(1j * x)。
参数：
array : [数组]元素以弧度为单位。
2pi弧度= 36o度
返回：对于所有x即数组元素，其双曲正弦值为x的数组
代码1：工作
# Python3 program explaining
# sinh() function
import numpy as np
import math
in_array = [0, math.pi / 2, np.pi / 3, np.pi]
print ("Input array : \n", in_array)
Sinh_Values = np.sinh(in_array)
print ("\nSine Hyperbolic values : \n", Sinh_Values)输出：
Input array : [0, 1.5707963267948966, 1.0471975511965976, 3.141592653589793] Sine Hyperbolic values : [ 0. 2.3012989 1.24936705 11.54873936]
代码2：图形表示
# Python program showing Graphical
# representation of sinh() function
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
in_array = np.linspace(-np.pi, np.pi, 12)
out_array = np.sinh(in_array)
print("in_array : ", in_array)
print("\nout_array : ", out_array)
# red for numpy.sinh()
plt.plot(in_array, out_array, color = 'red', marker = "o")
plt.title("numpy.sinh()")
plt.xlabel("X")
plt.ylabel("Y")
plt.show()输出：
in_array : [-3.14159265 -2.57039399 -1.99919533 -1.42799666 -0.856798 -0.28559933 0.28559933 0.856798 1.42799666 1.99919533 2.57039399 3.14159265] out_array : [-11.54873936 -6.49723393 -3.62383424 -1.9652737 -0.96554336 -0.28949778 0.28949778 0.96554336 1.9652737 3.62383424 6.49723393 11.54873936]
参考文献：
https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.14.0/reference/generated/numpy.sinh.html#numpy.sinh
。
相关用法
注：本文由纯净天空筛选整理自Mohit Gupta_OMG 大神的英文原创作品 numpy.sinh() in Python。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。