numpy.sinh(x [，out])= ufunc'sin')：此數學函數可幫助用戶計算所有x(作為數組元素)的雙曲正弦值。
等效於1/2 *(np.exp(x)-np.exp(-x))或-1j * np.sin(1j * x)。
參數：
array : [數組]元素以弧度為單位。
2pi弧度= 36o度
返回：對於所有x即數組元素，其雙曲正弦值為x的數組
代碼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)輸出：
Input array : [0, 1.5707963267948966, 1.0471975511965976, 3.141592653589793] Sine Hyperbolic values : [ 0. 2.3012989 1.24936705 11.54873936]
代碼2：圖形表示
# 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()輸出：
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]
參考文獻：
https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.14.0/reference/generated/numpy.sinh.html#numpy.sinh
。
相關用法
注：本文由純淨天空篩選整理自Mohit Gupta_OMG 大神的英文原創作品 numpy.sinh() in Python。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。