print(f"atan({x}) = {result} 弧度, 或者 {math.degrees(result)} 度") 二、使用NumPy库 NumPy库提供了类似于math模块的反三角函数,但它们可以对数组进行向量化操作。 1、反正弦函数(numpy.arcsin) import numpy as np 计算反正弦值 x = np.array([0.5, 0.7, -0.5]) result = np.arcsin(x) print...
我们可以使用atan2函数来找到每一条水平线的方向。 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 示例数据 points = np.array([[1, 1], [1, 4], [4, 4], [4, 1]]) # 使用atan2函数计算每个点的方向 directions = np.array([atan2(y, x) for x, y in points]) # 绘制结果 plt....
此时的atan2函数的图像如下,y为弧度,x为任意值 此时指定弧度有了唯一的象限,同一个弧度不会再出现有两条相反方向向量的情况了。 计算的是与x轴正半轴的弧度,也就是此时确定弧度可以唯一确定一个向量。 torch.atan2的用法和结果验证 import torch import numpy as np from math import pi x= torch.tensor([1,...
tensor([ 0.2299, 0.2487, -0.5591, -0.5727]) torch.atan2(input1, input2, out=None) #输入为两个tensor,求他们对应的反正切>>> a = torch.randn(4)>>> a tensor([ 0.9041, 0.0196, -0.3108, -2.4423])>>> torch.atan2(a, torch.randn(4)) tensor([ 0.9833, 0.0811, -1.9743, -1.4151]) 所...
import numpy as np import math import matplotlib.pyplot as plt # 求出两个点之间的向量弧度,向量方向由点1指向点2 def GetTheAngleOfTwoPoints(x1,y1,x2,y2): return math.atan2(y2-y1,x2-x1) # 求出两个点的距离 def GetDistOfTwoPoints(x1,y1,x2,y2): return math.sqrt(math.pow(x2-x1...
现在我们已经安装了 NumPy,让我们开始编写我们的包装模块。创建一个新的 Python 源文件,命名为numpy_wrapper.py,并输入以下内容到这个文件中:import numpy 就这些了;我们将根据需要向这个包装模块添加函数。接下来,创建另一个 Python 源文件,命名为detect_unusual_transfers.py,并输入以下内容到这个文件中:...
Python内置的序列类型以及上述实现的向量类均不支持多维索引,因此不会对这一包含多个slice对象的元组进行解析,并且直接raise TypeError;而Numpy array则支持多维索引,具体表现为尝试对这一包含多个slice对象的元组进行解析。 import numpy as np print("numpy array 多维索引") print("当维度符合要求时") np_array =...
因此,在atan2中,我们不是给出y和x之间的比率,而是将它们都给出,以便算法可以进行调整。在Python中,使用NumPy,您可以如下使用atan2: theta = np.arctan2(Gradient_Y, Gradient_X) 1 登录后即可复制 因此,最终,您了解了所有详细信息,并找到了边缘。以下是计算梯度和theta(theta在接下来的阶段中使用)的代码: ...
示例:import numpy as np def complex_to_polar(z): r = np.sqrt(z.real**2+z.imag**2) phi = np.arctan2(z.imag,z.real) return (r,phi) z=3+5j a=complex_to_polar(z) r=a[0] phi=a[1] #可写为一行:r,phi=complex_to_polar(z) ...