python表示两向量平行

时间: 2023-10-26 13:06:28 浏览: 51
在 Python 中,可以通过计算两个向量的夹角来判断它们是否平行。如果两个向量的夹角为 0 或 180 度,则它们是平行的。 以下是一个示例代码: ```python import math def is_parallel(vec1, vec2): cos_theta = sum([x*y for x,y in zip(vec1, vec2)]) / (math.sqrt(sum([x**2 for x in vec1])) * math.sqrt(sum([y**2 for y in vec2]))) if cos_theta == 1 or cos_theta == -1: return True else: return False ``` 其中,`vec1` 和 `vec2` 分别是两个向量,是由一组数字表示的列表。函数计算两个向量的夹角的余弦值 `cos_theta`,如果它等于 1 或 -1,则认为这两个向量平行。
相关问题

求两向量交点的坐标python

如果你想求两个向量的交点坐标,可以使用以下的Python代码: ```python def vector_intersection(v1, v2, p1, p2): """ v1, v2: 两个向量,以元组表示 p1, p2: 两个向量所对应的点,以元组表示 返回两个向量的交点坐标,以元组表示 """ x1, y1 = p1 x2, y2 = p2 x3, y3 = v1 x4, y4 = v2 denominator = (x1 - x2)*(y3 - y4) - (y1 - y2)*(x3 - x4) if denominator == 0: return None # 两个向量平行或重合,无法计算交点 t1 = (x1 - x3)*(y3 - y4) - (y1 - y3)*(x3 - x4) t2 = (x1 - x2)*(y1 - y3) - (y1 - y2)*(x1 - x3) t = t1 / denominator u = -t2 / denominator x = x1 + t * (x2 - x1) y = y1 + t * (y2 - y1) return x, y ``` 其中,`v1`和`v2`是两个向量,`p1`和`p2`是两个向量所对应的点。返回值为交点的坐标,如果两个向量平行或重合,函数返回`None`。

python已知向量的起点和终点,求与该向量平行且与圆相切的向量

假设已知向量的起点为点 A,终点为点 B,圆心为点 O,圆的半径为 r。我们可以把问题转化为求向量 OB 在圆上的切向量。具体步骤如下: 1. 求出向量 OB 的单位向量 `u = (B - O) / |B - O|`,其中 `|B - O|` 表示向量 BO 的模长。 2. 求出向量 OA 在向量 OB 上的投影向量 `p = (OA · u) * u`,其中 `·` 表示向量的点积运算。 3. 求出向量 OP 的模长 `|OP| = r`。 4. 求出向量 OP 的方向向量 `v = (p + u * sqrt(|OP|^2 - |p|^2))`,其中 `sqrt` 表示求平方根。 5. 求出与向量 OB 平行且与圆相切的向量的起点为点 A,终点为点 A + v。 下面是 Python 代码实现: ```python import math def parallel_tangent_vector(A, B, O, r): OB = B - O u = OB / math.sqrt(OB[0] ** 2 + OB[1] ** 2) # 计算向量OB的单位向量 OA = A - O p = (OA.dot(u)) * u # 计算向量OA在向量OB上的投影向量 OP = r v = p + u * math.sqrt(OP ** 2 - p.dot(p)) # 计算向量OP的方向向量 return A, A + v # 返回与向量平行且与圆相切的向量的起点和终点的坐标 ``` 其中,`A`、`B`、`O` 分别表示向量的起点、终点和圆心的坐标,`r` 表示圆的半径。函数返回的是与向量平行且与圆相切的向量的起点和终点的坐标。

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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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