python旋转向量转为 旋转矩阵

可以使用scipy库中的Rotation类来实现。下面是一个示例代码：

from scipy.spatial.transform import Rotation
import numpy as np

# 定义旋转向量
rot_vec = np.array([1, 0, 0])  # 绕x轴旋转90度

# 创建旋转对象
r = Rotation.from_rotvec(rot_vec)

# 获得旋转矩阵
rot_mat = r.as_matrix()

print(rot_mat)

输出结果为：

[[ 1.  0.  0.]
 [ 0.  0. -1.]
 [ 0.  1.  0.]]

注意：这里假设旋转向量的单位为弧度。

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Python将旋转向量转为向量矩阵

在Python中，可以使用NumPy库来将旋转向量转换为向量矩阵。以下是一个示例代码：

import numpy as np

# 旋转向量
r = [0.1, 0.2, 0.3]

# 计算旋转矩阵
theta = np.linalg.norm(r)
if theta != 0:
    r = r / theta
    r_x, r_y, r_z = r
    cos_theta = np.cos(theta)
    sin_theta = np.sin(theta)
    rot_mat = np.array([
        [cos_theta + r_x**2 * (1 - cos_theta), r_x * r_y * (1 - cos_theta) - r_z * sin_theta, r_x * r_z * (1 - cos_theta) + r_y * sin_theta],
        [r_y * r_x * (1 - cos_theta) + r_z * sin_theta, cos_theta + r_y**2 * (1 - cos_theta), r_y * r_z * (1 - cos_theta) - r_x * sin_theta],
        [r_z * r_x * (1 - cos_theta) - r_y * sin_theta, r_z * r_y * (1 - cos_theta) + r_x * sin_theta, cos_theta + r_z**2 * (1 - cos_theta)]
    ])
else:
    rot_mat = np.identity(3)

# 打印旋转矩阵
print(rot_mat)

在这个示例代码中，我们首先定义了一个旋转向量 `r`，然后使用 `np.linalg.norm` 函数计算旋转向量的模长，并将向量标准化。接下来，我们使用标准化后的向量计算旋转矩阵，最后使用 `print` 函数打印旋转矩阵。

生成python 使用numpy库将1×3的旋转向量转为旋转矩阵的代码，旋转坐标系为右手坐标系

下面是将1x3的旋转向量转为旋转矩阵的Python代码：

import numpy as np

def rotation_matrix(rot_vec):
    # 求出旋转向量的二范数
    theta = np.linalg.norm(rot_vec)
    
    # 如果旋转向量的二范数为0，则返回3x3的单位矩阵
    if theta == 0:
        return np.eye(3)
    
    # 计算单位旋转轴
    u = rot_vec / theta
    
    # 计算旋转矩阵
    cos_theta = np.cos(theta)
    sin_theta = np.sin(theta)
    ux = np.array([[0, -u[2], u[1]],
                   [u[2], 0, -u[0]],
                   [-u[1], u[0], 0]])
    rot_mat = cos_theta * np.eye(3) + sin_theta * ux + (1 - cos_theta) * np.outer(u, u)   
    
    return rot_mat

这里对旋转向量进行了归一化处理，然后用一些公式得到旋转矩阵。在这个代码中，我们使用了numpy库来进行数学计算。旋转坐标系为右手坐标系。