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NumPy概览：使用numpy.sinh(),numpy.cosh(),numpy.tanh()计算双曲函数；示例包括求弧度值的双曲正弦、余弦。此外，numpy.arcsinh(),numpy.arccosh(),numpy.arctanh()用于求反函数。同时，NumPy提供集合操作如numpy.unique()构建唯一元素数组，numpy.union1d()求并集，numpy.intersect1d()求交集，numpy.setdiff1d()求差集，numpy.setxor1d()求对称差。

关于对象数组中的数据更新，目前例举了三种方式，一种是传统的装饰器方式，另外两种是针对数据源进行操作，数据源直接赋值的方式，适合简单、高频的单元素修改，性能最优且类型安全，而splice方法适合复杂操作或需保持引用稳定的场景，但需注意性能损耗，在实际的开发中可以根据需求，选择自己适合的方式。

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