如何用C语言直角坐标转换为极坐标

时间: 2023-06-05 13:07:26 浏览: 388
欢迎提出问题,我可以帮您回答。关于您的问题,以下是使用C语言将直角坐标转换为极坐标的示例代码: ```c #include <stdio.h> #include <math.h> int main() { float x, y, r, theta; printf("请输入直角坐标(x, y):"); scanf("%f, %f", &x, &y); // 计算极径和极角 r = sqrt(x * x + y * y); theta = atan2(y, x); printf("直角坐标(%.2f, %.2f) 对应的极坐标为(%.2f, %.2f)\n", x, y, r, theta); return 0; } ``` 在这个示例程序中,我们使用了math.h头文件中的sqrt()和atan2()函数来计算极径和极角。用户可以输入一个直角坐标(x, y),程序将输出对应的极坐标(r, theta)。希望这个示例程序可以帮助你解决问题。
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c语言怎么把坐标转换成极坐标

要将坐标转换为极坐标,可以使用数学中的极坐标公式来实现。假设直角坐标系中的点坐标为(x, y),则其对应的极坐标(r, θ)可以通过以下公式计算得出: 1. 计算r(极径): r = sqrt(x^2 + y^2) 2. 计算θ(极角): θ = arctan(y / x) 在C语言中,可以通过下面的程序来实现坐标转换为极坐标: ```c #include <stdio.h> #include <math.h> int main() { float x, y, r, theta; printf("请输入直角坐标系中的x坐标:"); scanf("%f", &x); printf("请输入直角坐标系中的y坐标:"); scanf("%f", &y); r = sqrt(x*x + y*y); theta = atan2(y, x); printf("坐标(%f, %f)对应的极坐标为(%f, %f)\n", x, y, r, theta); return 0; } ``` 此程序首先引入了 `<stdio.h>` 和 `<math.h>` 两个头文件,用于实现输入输出和数学计算。然后通过 `scanf` 输入直角坐标系中的x和y坐标,接着分别使用 `sqrt` 和 `atan2` 函数计算出对应的极坐标r和θ值,最后通过 `printf` 将结果输出。通过这个程序,就可以将直角坐标系中的坐标转换为极坐标。

c语言极坐标求两点距离

极坐标是一种二维坐标系,其中每个点由极径和极角确定。在极坐标系中,两点之间的距离可以通过它们的极坐标来计算。具体而言,设两点的极坐标分别为(r1,θ1)和(r2,θ2),则它们之间的距离d可以通过以下公式计算: d = sqrt(r1^2 + r2^2 - 2*r1*r2*cos(θ1-θ2)) 下面是一个C语言程序,用于计算两个点的极坐标并计算它们之间的距离: ```c #include <stdio.h> #include <math.h> int main() { float r1, r2, theta1, theta2, x1, x2, y1, y2, distance; printf("Enter the polar coordinates of point A (r, theta): "); scanf("%f, %f", &r1, &theta1); printf("Enter the polar coordinates of point B (r, theta): "); scanf("%f, %f", &r2, &theta2); x1 = r1 * cos(theta1); y1 = r1 * sin(theta1); x2 = r2 * cos(theta2); y2 = r2 * sin(theta2); distance = sqrt(pow((x1-x2),2) + pow((y1-y2),2)); printf("The distance between the two points is: %.2f", distance); return 0; } ``` 该程序首先要求用户输入两个点的极坐标,然后将它们转换为直角坐标系中的坐标。最后,程序使用上述公式计算两点之间的距离,并将结果输出到屏幕上。

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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