relative_axis
时间: 2024-06-18 07:06:23 浏览: 5
relative_axis是指相对坐标轴,也就是相对于某个坐标系的坐标轴。在计算机图形学中,relative_axis通常用于描述3D模型的旋转、缩放和平移。在一个3D场景中,每个物体都有自己的坐标系,而相对坐标轴就是描述这些物体在场景中的方向和位置的坐标轴。
比如,在一个3D场景中有一个立方体,它的坐标系相对于世界坐标系发生了一定的旋转和平移,那么它的相对坐标轴就会发生相应的变化。这些变化可以通过矩阵变换来实现。
相关问题
import math import numpy as np # 假设这是一圈点的坐标(示例) points = np.array([[1, 0, 0], [0, 1, 0], [-1, 0, 0], [0, -1, 0]]) # 计算中心点 center = np.mean(points, axis=0) # 计算旋转值 rotation = [] for point in points: relative_point = point - center # 计算相对于参考向量的旋转角度(这里使用x轴正方向作为参考向量) rotation_angle = math.atan2(relative_point[1], relative_point[0]) rotation.append(rotation_angle) # 输出结果 print("Center:", center) print("Rotation:", rotation) 该代码的到的旋转值是什么
这段代码计算了给定点集的中心点,并使用反正切函数 `math.atan2()` 计算了每个点相对于参考向量(x轴正方向)的旋转角度。旋转值 `rotation` 是一个列表,包含了每个点的旋转角度。
在你的代码中,你使用了NumPy库来进行点集的计算和操作。通过使用 `np.mean()` 函数,你计算了给定点集的中心点,即所有点的平均值。
然后,你使用一个循环遍历每个点,通过将中心点减去每个点,得到相对于中心点的坐标。接着,你使用反正切函数 `math.atan2()` 计算了每个相对点相对于参考向量(x轴正方向)的旋转角度,并将结果存储在 `rotation` 列表中。
最后,你打印了中心点和旋转值的结果。
请注意,旋转值 `rotation` 是以弧度为单位的角度值。如果你想要将其转换为度数,可以在计算旋转角度时使用 `math.degrees()` 函数进行转换。
希望这能帮助到你!如有更多问题,请随时提问。
cohort_retention=cohort_result.iloc[:,1:].divide(cohort_sizes,axis=0)
This line of code is calculating the retention rate for each cohort in a cohort analysis.
- `cohort_result` contains the number of customers who made a purchase in each month since they joined the company.
- `.iloc[:,1:]` is selecting all columns except the first one (which contains the cohort size).
- `divide` is dividing each value in the selected columns by the corresponding cohort size. This gives us the retention rate for each month since the customer joined the company, relative to the size of the cohort.
- `cohort_sizes` contains the size of each cohort (i.e. the number of customers who joined in each month).
- `axis=0` specifies that we want to divide each row by the corresponding value in `cohort_sizes`.
The resulting `cohort_retention` dataframe contains the retention rate for each cohort and each month since they joined the company.
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