用python写一段三点坐标计算角度的代码

以下是用 Python 编写的计算三点坐标角度的代码：

import math

def calculate_angle(x1, y1, x2, y2, x3, y3):
    # 计算向量
    ux1 = x1 - x2
    uy1 = y1 - y2
    ux2 = x3 - x2
    uy2 = y3 - y2

    # 计算向量长度
    len1 = math.sqrt(ux1 ** 2 + uy1 ** 2)
    len2 = math.sqrt(ux2 ** 2 + uy2 ** 2)

    # 计算向量点积
    dot = ux1 * ux2 + uy1 * uy2

    # 计算余弦值
    cos_value = dot / (len1 * len2)

    # 计算角度并转换为度数
    angle = math.acos(cos_value) * 180 / math.pi

    return angle

# 示例
angle = calculate_angle(0, 0, 1, 0, 1, 1)
print(angle)

该代码接受三个点的坐标作为参数，返回第二个点所在的角度。例如，上面的示例计算了三个点 (0, 0), (1, 0), (1, 1) 所组成的角度，结果为 45 度。

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用python写一段三点坐标计算密位角的代码

以下是用 Python 编写的计算密位角的代码：

import math

def calculate_bearing(lat1, lon1, lat2, lon2):
    """
    Calculate the bearing between two points on Earth.
    """
    # Convert latitude and longitude to radians
    lat1 = math.radians(lat1)
    lon1 = math.radians(lon1)
    lat2 = math.radians(lat2)
    lon2 = math.radians(lon2)

    # Calculate the difference between the longitudes
    delta_lon = lon2 - lon1

    # Calculate the bearing
    y = math.sin(delta_lon) * math.cos(lat2)
    x = math.cos(lat1) * math.sin(lat2) - math.sin(lat1) * math.cos(lat2) * math.cos(delta_lon)
    bearing = math.atan2(y, x)

    # Convert bearing to degrees
    bearing = math.degrees(bearing)

    # Normalize bearing to range 0-360
    bearing = (bearing + 360) % 360

    return bearing

这个函数接受四个参数：起点纬度、起点经度、终点纬度和终点经度。它返回两个点之间的方位角，以度为单位。

写一个通过空间三点坐标计算空间悬链线的代码

以下是一个通过空间三点坐标计算空间悬链线的 Python 代码：

import numpy as np

def catenary(p1, p2, p3):
    # 计算三点间的距离
    d12 = np.linalg.norm(p2 - p1)
    d23 = np.linalg.norm(p3 - p2)
    
    # 计算两个向量
    v12 = (p2 - p1) / d12
    v23 = (p3 - p2) / d23
    
    # 计算两个向量的平均向量
    v = (v12 + v23) / 2
    
    # 计算两个向量的夹角
    alpha = np.arccos(np.dot(v12, v23))
    
    # 计算悬链线的参数
    a = d12 / (2 * np.sin(alpha / 2))
    b = a * np.cos(alpha / 2)
    c = np.sqrt(a ** 2 - b ** 2)
    
    # 计算悬链线的方程
    t = np.linspace(-1, 1, 100)
    x = p2[0] + v[0] * t
    y = p2[1] + v[1] * t
    z = p2[2] + v[2] * t - c * np.cosh(t / c)
    
    return x, y, z

代码中使用了 NumPy 库来进行向量的计算和数组的操作。函数 `catenary` 接受三个参数，分别是三个点的坐标。函数首先计算出三个点之间的距离，并计算出两个向量的平均向量和夹角。然后根据悬链线的公式计算出悬链线的参数，并使用参数计算出悬链线的方程。最后返回悬链线的三个坐标数组。

使用示例：

p1 = np.array([0, 0, 0])
p2 = np.array([1, 2, 3])
p3 = np.array([2, 3, 1])

x, y, z = catenary(p1, p2, p3)

import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
ax.plot(x, y, z)
plt.show()

这段代码会生成一个 3D 图形，显示出三个点之间的悬链线。