def cartesian_to_polar(x, y): r = math.sqrt(x2 + y2) theta_rad = math.atan2(y, x) theta_deg = math.degrees(theta_rad) return r, theta_deg 示例:将笛卡尔坐标(3, 4)转换为极坐标 r, theta = cartesian_to_polar(3, 4) print(f"Polar coordinates: r = {r}, θ = {theta} deg...
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 = {radius:.2f}, Angle = {ang...
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...
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...
然后,我们定义了一个向量的x和y坐标,并调用cartesian_to_polar函数将其转换为极坐标。最后,我们打印出结果。 输出结果应该是(5.0, 0.9272952180016122),表示向量的距离为5.0,夹角为0.9272952180016122。 应用实例 极坐标可以在许多领域中找到应用,例如天文学、图形学和物理学等。
# 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 =...
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...
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...
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 所支持的 Python Numba 在 CPU 上受到限制无法编译所有函数,GPU 上同样如此。GPU 所支持的 Python 操作包括: if/elif/else while 和for 循环 基础...
duration_percentage) ] + [""] x, y = polar_to_cartesian(1.25, start, end) source = ColumnDataSource(dict(start=start, end=end, fill=fill, name_second=name_second, percentages=percentages)) glyph = AnnularWedge(x=0, y=0, inner_radius=1, outer_radius=1.5, start_angle="start", end...