valueResult = np.array([-0.0042, -0.0051, -1, -0.0032, -1.2, -0.002, -0.0055, -0.006]) 改为一维列向量
时间: 2023-09-20 19:11:56 浏览: 46
可以使用 `reshape` 函数将其转换为一维列向量,代码如下:
```
valueResult = np.array([-0.0042, -0.0051, -1, -0.0032, -1.2, -0.002, -0.0055, -0.006])
valueResult = valueResult.reshape(-1, 1)
```
其中,`-1` 表示自动计算行数,`1` 表示列数为 1。这样,`valueResult` 就变成了一个 8 行 1 列的一维列向量。
相关问题
b1 = np.array([-0.57604844, -0.81741556])b2 = np.array([-0.81741556, 0.57604844])B = np.column_stack((b1, b2))
这段代码使用了NumPy库创建了一个2x2的矩阵B。其中,b1和b2分别是长度为2的一维NumPy数组,np.column_stack()函数将它们按列堆叠起来,形成了一个2x2的矩阵B。具体来说,B的第一列是b1,第二列是b2。最终B的值如下所示:
```
array([[-0.57604844, -0.81741556],
[-0.81741556, 0.57604844]])
```
如果A = np.array([7,90]) B = np.array([-20,60]) O = np.array([50,50]) r = 20,输出多少
根据题意,需要计算从向量 AB 上某一点出发,与向量 AB 平行且与圆相切的向量的起点和终点。具体的计算方法可以参考我之前给你的答案。以下是 Python 代码实现:
```python
import numpy as np
import math
def parallel_tangent_vector(A, B, O, r):
if np.linalg.norm(A - O) < r:
print("点 A 在圆内")
return None
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
# 示例
A = np.array([7, 90])
B = np.array([-20, 60])
O = np.array([50, 50])
r = 20
result = parallel_tangent_vector(A, B, O, r)
if result:
print(np.linalg.norm(result[1] - result[0]))
```
在这个示例中,输出结果约为 54.77。