angle = math.atan2(y, x) polar_points.append((radius, math.degrees(angle))) return polar_points points = [(1, 1), (0, 2), (-1, -1), (3, 4)] polar_points = cartesian_to_polar(points) for i, (radius, angle) in enumerate(polar_points): print(f"Point {i+1}: Radius = ...
theta_rad = math.radians(theta_deg) x = r * math.cos(theta_rad) y = r * math.sin(theta_rad) return x, y 示例:将极坐标(r = 5, θ = 53.13度)转换为笛卡尔坐标 x, y = polar_to_cartesian(5, 53.13) print(f"Cartesian coordinates: x = {x}, y = {y}.") 四、应用实例 通过...
上面的代码定义了一个cartesian_to_polar函数,该函数接收直角坐标系中的x和y坐标作为输入,并返回极坐标系中的r和θ。 现在,我们可以使用这个函数将直角坐标系中的点转换为极坐标系中的点。比如,我们有一个点的直角坐标为(3, 4),我们可以这样转换: x=3y=4r,theta=cartesian_to_polar(x,y)print("直角坐标系...
下面是一个示例代码,用于将向量从直角坐标系转换为极坐标系: importmathdefcartesian_to_polar(x,y):r=math.sqrt(x**2+y**2)theta=math.atan2(y,x)return(r,theta)x=3y=4result=cartesian_to_polar(x,y)print(result) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 在这个示例中,我们定义了一个...
其中,cartesian_to_polar()函数接受两个参数x和y,表示直角坐标系中的点的坐标。函数返回一个元组,包含极坐标系中的点的坐标(r,θ)。 使用该函数非常简单,只需要传入直角坐标系中的点的坐标即可。例如,我们可以使用以下代码将点(3,4)转换为极坐标系中的点: result = cartesian_to_polar(3, 4) print(result...
在这个例子中,cartesian_to_polar函数接收直角坐标(x, y)作为输入,并返回对应的极坐标(r, θ)。这里return语句返回了两个值:距离r和角度θ(以度为单位)。通过这种方式,我们可以很方便地在直角坐标和极坐标之间进行转换。 综上所述,Python中的return语句可以非常方便地返回多个值,这些值在返回时会被打包成一个元...
# Ignore the `to_cartesian` function in this code snippet, it simply converts polar to cartesian coordinates. NOTE: This function requires self.relation to be implemented. """ r = self.relation() theta = self.current_angle args = self.args kwargs = self.kwargs radius =...
from numba import cuda from numba import vectorize import math import numpy as np @cuda.jit(device=True) def polar_to_cartesian(rho, theta): x = rho * math.cos(theta) y = rho * math.sin(theta) return x, y @vectorize(['float32(float32, float32, float32, float32)'], target='cu...
In [ ] polar_distance(rho1, theta1, rho2, theta2) 请注意,CUDA 编译器将主动内联(inline)设备函数,因此函数调用通常不会产生任何额外开销。同样,polar_to_cartesian 返回的“元组”(tuple类型)实际上并不是作为 Python 对象而创建的,而是临时表示为结构体(struct类型),然后由编译器对其进行优化。 GPU 所支...
# Convert polar (radii, angles) coords to cartesian (x, y) coords. # (0, 0) is manually added at this stage, so there will be no duplicate # points in the (x, y) plane. x = np.append(0, (radii*np.cos(angles)).flatten()) y = np.append(0, (radii*np.sin(angles)).flatt...