arccos(역코사인)는 다가함수(multivalued function)입니다. 즉, 각 x 값에 대해 cos(z) = x를 만족하는 z는 무수히 많습니다. 일반적으로는 실수부가 [0, π] 범위에 있는 각도 z를 반환하는 것이 관례이며, 이 역코사인 함수는 acos 또는 cos-1이라고도 불립니다.
실수(real-valued) 입력 데이터 타입의 경우, arccos는 항상 실수 출력을 반환합니다. 다만 입력값이 실수나 무한대로 표현될 수 없는 경우에는 nan을 반환하고 부동 소수점 오류 플래그(invalid floating point error flag)를 설정합니다. 복소수(complex-valued) 입력의 경우, arccos는 [-∞, -1]과 [1, ∞]에 절단면(branch cut)을 가지는 복소 해석학적 함수이며, 전자에서는 위쪽에서, 후자에서는 아래쪽에서 연속입니다.
numpy.arccos() 메서드란?
배열 요소들의 삼각법 역코사인 값을 구하려면 Python Numpy에서 제공하는 numpy.arccos() 메서드를 사용하면 됩니다. 이 메서드는 주어진 x 좌표에서 단위원(unit circle)과 교차하는 각도를 라디안 단위의 [0, π] 범위로 반환하며, 입력 x가 스칼라라면 결과 역시 스칼라로 반환됩니다.
주요 매개변수
첫 번째 매개변수(x): 단위원 위의 x 좌표를 의미합니다. 실수 인자에 대한 유효 도메인은 [-1, 1]입니다.
두 번째 매개변수(out, 선택 사항): 결과가 저장될 ndarray 위치입니다. 지정할 경우 입력들이 브로드캐스트(broadcast)되는 형태와 일치해야 하며, 지정하지 않거나 None으로 두면 새로 할당된 배열이 반환됩니다.
세 번째 매개변수(where, 선택 사항): 입력 전체에 브로드캐스트되는 조건입니다. 조건이 True인 위치에서는 out 배열이 ufunc 결과로 설정되고, 그 외의 위치에서는 out 배열이 원래 값을 유지합니다.
구현 단계
먼저 필요한 라이브러리를 임포트합니다.
import numpy as np
numpy.array() 메서드로 배열을 생성한 뒤, 배열 요소들의 역코사인을 구합니다.
arr = np.array((1, -1, 0, 0.3))
생성된 배열을 출력해 확인합니다.
print("배열...\n", arr)배열의 데이터 타입을 확인합니다.
print("\n배열 데이터 타입...\n", arr.dtype)배열의 차원을 확인합니다.
print("\n배열 차원...\n", arr.ndim)배열에 포함된 요소의 개수를 확인합니다.
print("\n배열 요소 개수...\n", arr.size)마지막으로 배열 요소들의 삼각법 역코사인을 계산합니다.
print("\n결과...", np.arccos(arr))전체 예제 코드
import numpy as np
# 배열 요소들의 삼각법 역코사인을 구하기 위해 numpy.arccos() 메서드를 사용합니다.
# 이 메서드는 주어진 x 좌표에서 단위원과 교차하는 각도를 라디안 단위의 [0, pi] 범위로 반환합니다.
# x가 스칼라이면 결과도 스칼라입니다.
# 첫 번째 매개변수 x는 단위원 위의 x 좌표이며, 실수 인자에 대한 도메인은 [-1, 1]입니다.
print("배열 요소들의 삼각법 역코사인 구하기...\n")
# numpy.array() 메서드로 배열 생성
arr = np.array((1, -1, 0, 0.3))
# 배열 출력
print("배열...\n", arr)
# 배열의 데이터 타입 확인
print("\n배열 데이터 타입...\n", arr.dtype)
# 배열의 차원 확인
print("\n배열 차원...\n", arr.ndim)
# 배열의 요소 개수 확인
print("\n요소 개수...\n", arr.size)
# 배열 요소들의 삼각법 역코사인 계산
print("\n결과...", np.arccos(arr))실행 결과
배열 요소들의 삼각법 역코사인 구하기... 배열... [ 1. -1. 0. 0.3] 배열 데이터 타입... float64 배열 차원... 1 요소 개수... 4 결과... [0. 3.14159265 1.57079633 1.26610367]