x = r * math.cos(theta) y = r * math.sin(theta) return x, y 示例 r = 5 theta = math.pi / 4 # 45度 x, y = polar_to_cartesian(r, theta) print(f"直角坐标系中的坐标: ({x}, {y})") 在这个例子中,我们将半径为5,角度为45度(π/4弧度)的极坐标点转换为直角坐标点。 二、...
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...
在上面的代码中,我们定义了一个极坐标点(2, math.pi/4),然后调用polar_to_cartesian函数将其转化为直角坐标点,并将结果打印出来。 4. 类图 下面是本文中使用的类的类图: PolarPoint+ r: float+ theta: floatCartesianPoint+ x: float+ y: float 在上面的类图中,PolarPoint类表示一个极坐标点,包含两个属性:...
接下来,我们将提取到的极坐标转换为直角坐标: cartesian_coordinates=[]forr,thetainpolar_coordinates:x,y=polar_to_cartesian(r,theta)cartesian_coordinates.append((x,y)) 1. 2. 3. 4. 步骤5: 显示或保存转换后的结果 最后,我们可以选择将转换后的结果显示出来或保存到文件中。 # 显示转换结果forx,yinc...
# 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...
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...
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...
# 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...