np.arctan2(a,b)用法
时间: 2023-05-26 17:01:44 浏览: 1007
A:np.arctan2(a,b)函数是一个numpy库中的函数,返回的是给定数组的弧度角度,其分子为a,分母为b。它可以计算由x轴正方向到点(x,y)之间的角度,结果的值范围在-pi 到 pi之间。np.arctan2(a,b)的返回值也可以通过将其转化为角度值(乘180/π)来获得角度值。例如,np.degrees(np.arctan2(1,1))会返回45.0,这意味着点(1,1)与x轴正方向之间构成了45度角。
相关问题
line 59, in update rectangle.set_angle(np.degrees(np.arctan2(tangent[1], tangent[0]))) AttributeError: 'Rectangle' object has no attribute 'set_angle'
非常抱歉,我犯了一个错误。在 matplotlib 的 `Rectangle` 对象中,没有名为 `set_angle` 的方法。要实现长方形的旋转,可以使用 `set_transform` 方法来设置一个新的旋转变换。以下是修正后的代码:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.animation as animation
# 贝塞尔曲线控制点
control_points = np.array([[0, 0], [1, 3], [2, -3], [3, 0]])
# 计算贝塞尔曲线上的点
def compute_bezier(t):
n = len(control_points) - 1
result = np.zeros(2)
for i in range(n + 1):
result += control_points[i] * binomial_coefficient(n, i) * (1 - t)**(n - i) * t**i
return result
# 计算二项式系数
def binomial_coefficient(n, k):
return np.math.factorial(n) / (np.math.factorial(k) * np.math.factorial(n - k))
# 初始化图形
fig, ax = plt.subplots()
ax.set_xlim(-1, 4)
ax.set_ylim(-4, 4)
# 绘制贝塞尔曲线
t_values = np.linspace(0, 1, 100)
curve_points = np.array([compute_bezier(t) for t in t_values])
curve_line, = ax.plot(curve_points[:, 0], curve_points[:, 1], 'b-')
# 绘制长方形
rectangle = plt.Rectangle((0, 0), 0.2, 0.5, fc='r')
ax.add_patch(rectangle)
# 动画更新函数
def update(frame):
t = frame / 100
# 计算当前点在曲线上的位置和切线方向
p = compute_bezier(t)
tangent = compute_bezier(t + 0.01) - p
angle = np.arctan2(tangent[1], tangent[0])
# 更新长方形的位置和旋转角度
rectangle.set_xy(p - np.array([0.1, 0.25]))
rectangle.set_transform(plt.transforms.Affine2D().rotate(angle).translate(p[0], p[1]))
return [rectangle]
# 创建动画
ani = animation.FuncAnimation(fig, update, frames=100, interval=50, blit=True)
# 显示动画
plt.show()
```
在更新函数 `update` 中,我们使用 `set_transform` 方法来设置一个新的旋转变换,通过 `plt.transforms.Affine2D().rotate(angle).translate(p[0], p[1])` 创建了一个旋转变换对象,先旋转再平移,将其应用于长方形。
现在,长方形应该会根据贝塞尔曲线的切线方向进行旋转了。非常抱歉之前的错误带来的困扰,希望这个修正版本能满足您的需求!
python如何使用jacobi方法求解矩阵的特征值与特征向量
Jacobi方法是一种经典的求解实对称矩阵特征值和特征向量的方法。下面是Python实现Jacobi方法求解矩阵特征值和特征向量的代码:
```python
import numpy as np
def jacobi(A, eps):
n = A.shape[0]
B = np.eye(n)
while True:
p, q = 0, 0
for i in range(n):
for j in range(i+1, n):
if abs(A[i, j]) > abs(A[p, q]):
p, q = i, j
if abs(A[p, q]) < eps:
break
phi = 0.5*np.arctan(2*A[p, q]/(A[p, p]-A[q, q]))
c, s = np.cos(phi), np.sin(phi)
J = np.eye(n)
J[p, p], J[q, q] = c, c
J[p, q], J[q, p] = -s, s
A = np.dot(np.dot(J.T, A), J)
B = np.dot(B, J)
return np.diag(A), B
# 测试
A = np.array([[4, -30, 60, -35], [-30, 300, -675, 420], [60, -675, 1620, -1050], [-35, 420, -1050, 700]])
eps = 1e-8
eigenvalues, eigenvectors = jacobi(A, eps)
print("特征值:", eigenvalues)
print("特征向量:\n", eigenvectors)
```
其中,A为待求解的实对称矩阵,eps为停机精度,jacobi函数返回特征值和特征向量。
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