scipy.linalg.

tanm#

scipy.linalg.tanm(A)[源]#

计算矩阵正切。

此例程使用 expm 计算矩阵指数。

本文档假定数组参数具有指定的“核心”形状。然而，此函数的数组参数可能在核心形状前附加额外的“批处理”维度。在这种情况下，数组被视为一批低维切片；有关详细信息，请参阅批处理线性运算。

参数:

A(N, N) array_like: 输入数组。

返回:

tanm(N, N) ndarray: A 的矩阵正切

示例

>>> import numpy as np
>>> from scipy.linalg import tanm, sinm, cosm
>>> a = np.array([[1.0, 3.0], [1.0, 4.0]])
>>> t = tanm(a)
>>> t
array([[ -2.00876993,  -8.41880636],
       [ -2.80626879, -10.42757629]])

Verify tanm(a) = sinm(a).dot(inv(cosm(a)))

>>> s = sinm(a)
>>> c = cosm(a)
>>> s.dot(np.linalg.inv(c))
array([[ -2.00876993,  -8.41880636],
       [ -2.80626879, -10.42757629]])