np.arctan2(y, x)

时间: 2024-06-18 09:02:35 浏览: 250
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python numpy np.arctan2()函数（批量计算反正切？）

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np.arctan2(y, x)是numpy库中的一种函数，主要用于计算给定的y和x值的反正切值。它会返回从正x轴逆时针旋转到点(x,y)所需的弧度值，范围在[-π, π]之间。如果x和y都是标量，则返回一个标量值；如果x和y都是数组，则返回一个数组，其中每个元素都表示对应位置的反正切值。 例如，若y=1.0，x=1.0，那么np.arctan2(y, x)将返回π/4。
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完整代码import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npfrom matplotlib.colors import LinearSegmentedColormap# @author : slandarer# 生成半径数据t=np.arange(start=0, stop=25.2, step=.2)t[(t>0) & (t)]=...

np.arctan2()与np.arctan()区别

np.arctan2(y,x)返回的是y/x的反正切值，范围是[-π,π]。 np.arctan(x)返回的是x的反正切值，范围是[-π/2,π/2]。 因此，np.arctan2()可以处理所有四个象限的角度，而np.arctan()只能处理第一和第四象限的角度。

import numpy as np # 定义地球椭球体参数 a = 6378137.0 # 长半轴，单位：米 f = 1 / 298.257223563 # 扁率 b = a * (1 - f) # 短半轴，单位：米 e2 = 1 - (b ** 2) / (a ** 2) # 第一偏心率的平方 # 大地坐标到地心直角坐标的转换 def geodetic_to_ecef(lat, lon, h): lat_rad = np.deg2rad(lat) lon_rad = np.deg2rad(lon) N = a / np.sqrt(1 - e2 * np.sin(lat_rad) ** 2) x = (N + h) * np.cos(lat_rad) * np.cos(lon_rad) y = (N + h) * np.cos(lat_rad) * np.sin(lon_rad) z = (N * (1 - e2) + h) * np.sin(lat_rad) return x, y, z # 地心直角坐标到大地坐标的转换 def ecef_to_geodetic(x, y, z): p = np.sqrt(x ** 2 + y ** 2) lon_rad = np.arctan2(y, x) lat_rad = np.arctan2(z, p * (1 - e2)) # 使用迭代法求解大地纬度 while True: N = a / np.sqrt(1 - e2 * np.sin(lat_rad) ** 2) h = p / np.cos(lat_rad) - N new_lat_rad = np.arctan2(z, p * (1 - e2 * N / (N + h))) if np.abs(new_lat_rad - lat_rad) < 1e-12: break lat_rad = new_lat_rad lat = np.rad2deg(lat_rad) lon = np.rad2deg(lon_rad) return lat, lon, h

这段代码实现了大地坐标系与地心直角坐标系之间的转换，具体实现包括： ...该代码使用了 numpy 库中的数学函数，包括 np.deg2rad、np.arctan2、np.sin、np.cos、np.sqrt、np.abs、np.rad2deg 等。

opencv中np.arctan2

在 OpenCV 中，np.arctan2(y,x) 函数返回给定 y 和 x 坐标值的反正切值，其返回值的单位是弧度(rad)。与 np.arctan() 不同的是，np.arctan2() 可以正确地处理 x=0 的情况，避免了除以 0 的错误。具体来说，np...

np.arctan2什么意思

np.arctan2(y, x) 是一个 NumPy 库中的函数，用于计算给定的 X 和 Y 坐标值的反正切值。通常，我们使用反正切函数来计算给定点的极坐标角度。它的返回值范围是 $(-\pi, \pi]$，单位是弧度。其中，Y 坐标表示对边，...

np.arctan2（）解释一下

np.arctan2(y, x)是NumPy库中的一个函数，用于计算给定点 (x, y) 的反正切值。它返回的值是介于 -pi 到 pi 之间的弧度值。 具体来说，np.arctan2(y, x) 的计算方式是根据点 (x, y) 的坐标值来确定该点...

np.arctan2(a,b）用法

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。...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。

np.degrees(np.arctan(int(60-center_y)/int(center_x - 43)))

C知道：求解 np.degrees(np.arctan(int(60-center_y)/int(center_x - 43))) 的结果，其中 center_y 和 center_x 是变量。 这个表达式的意思是，计算以弧度为单位的反正切函数值，然后将结果转换为角度。具体计算...

解释一下python3中np.arctan2的作用

在Python3中，np.arctan2(y,x)是一个numpy库函数，用于计算给定的y和x值的反正切值，其返回值为弧度制的浮点数。 具体来说，np.arctan2(y,x)函数返回的是点(x,y)与x轴正半轴之间的夹角，夹角的取值范围在$(-\pi...

if np.isnan(center_x) or np.isnan(center_y): angle = 0 else: angle = np.degrees(np.arctan(int(60-center_y)/int(center_x - 43))) if angle < 0: angle = angle - 10 else: angle = angle + 15

否则，将 angle 设置为 np.degrees(np.arctan(int(60-center_y)/int(center_x - 43))) 的结果。 接下来，如果 angle 小于 0，将 angle 减去 10；否则，将 angle 加上 15。这样就得到了最终的角度值。请注意，这里...

python中np.arctan的用法

y = np.arctan(x) print(y) 输出结果为： [ 0. 0.78539816 -0.78539816] 说明 np.arctan(0) 的结果为 0，np.arctan(1) 的结果为 π/4，np.arctan(-1) 的结果为 -π/4。 需要注意的是，np.arctan ...

优化这段import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %config InlineBackend.figure_format='retina' def generate_signal(t_vec, A, phi, noise, freq): Omega = 2*np.pi*freq return A * np.sin(Omega*t_vec + phi) + noise * (2*np.random.random def lock_in_measurement(signal, t_vec, ref_freq): Omega = 2*np.pi*ref_freq ref_0 = 2*np.sin(Omega*t_vec) ref_1 = 2*np.cos(Omega*t_vec) # signal_0 = signal * ref_0 signal_1 = signal * ref_1 # X = np.mean(signal_0) Y = np.mean(signal_1) # A = np.sqrt(X**2+Y**2) phi = np.arctan2(Y,X) print("A=", A, "phi=", phi) # t_vec = np.linspace(0, 0.2, 1001) A = 1 phi = np.pi noise = 0.2 ref_freq = 17.77777 # signal = generate_signal(t_vec, A, phi, noise, ref_freq) # lock_in_measurement(signal, t_vec, ref_freq)

phi = np.arctan2(Y, X) print("A=", A, "phi=", phi) # 示例使用 t_vec = np.linspace(0, 0.2, 1001) A = 1 phi = np.pi noise = 0.2 ref_freq = 17.77777 generator = SignalGenerator(t_vec, A, phi, noise...

优化这段pythonimport numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %config InlineBackend.figure_format='retina' #输入信号 def generate_signal(t_vec, A, phi, noise, freq): Omega = 2*np.pi*freq noise = 0.2 return A * np.sin(Omega*t_vec + phi) + noise * (2*np.random.random(t_vec.size)-1) #锁相测量 def lock_in_measurement(signal,t_vec,A,phi,noise,ref_freq): Omega = 2*np.pi*ref_freq ref_0 = 2*np.sin(Omega*t_vec) ref_1 = 2*np.cos(Omega*t_vec) #参量 t_vec = np.linspace(0, 0.2, 1001) A = 1 phi = np.pi ref_freq = 17.77777 #混频 signal_0 = signal * ref_0 signal_1 = signal * ref_1 #滤波 X = np.mean(signal_0) Y = np.mean(signal_1) #计算振幅和相位 A = np.sqrt(X**2+Y**2) phi = np.arctan2(Y,X) print("A=", A, "phi=", phi) # 进行锁相放大测量 lock_in_measurement(signal,t_vec,A,phi,noise,ref_freq)

phi = np.arctan2(Y,X) print("A=", A, "phi=", phi) # 参量 t_vec = np.linspace(0, 0.2, 1001) A = 1 phi = np.pi noise = 0.2 ref_freq = 17.77777 # 生成信号 signal = generate_signal(t_vec, A, phi, ...

翻译这段代码： # Find the heading difference between the vehicle and the path x_lookahead = waypoints[look_ahead_index][0] y_lookahead = waypoints[look_ahead_index][1] heading = np.arctan2(y_lookahead - y, x_lookahead - x) yaw_diff_crosstrack = heading - yaw

# 找到车辆和路径之间的航向...heading = np.arctan2(y_lookahead - y, x_lookahead - x) # 计算车辆当前位置与前方目标点之间的航向 yaw_diff_crosstrack = heading - yaw # 计算航向差异，即车辆需要调整的航向偏差量

优化这段python代码import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %config InlineBackend.figure_format='retina' # 输入信号 def inputVoltageSignal_func(t_vec, A, phi, noise, freq): Omega = 2*np.pi*freq return A*np.sin(Omega*t_vec + phi) + noise * (2*np.random.random(t_vec.size)-1) # 锁相测量部分 def LockinMeasurement_func(inputVoltageSignal, t_vec, ref_freq): # 生成参考信号 sin_ref = 2*np.sin(2 * np.pi * ref_freq * t_vec) cos_ref = 2*np.cos(2 * np.pi * ref_freq * t_vec) # 混频信号 signal_0 = inputVoltageSignal * sin_ref signal_1 = inputVoltageSignal * cos_ref # 低通滤波 X = np.mean(signal_0) Y = np.mean(signal_1) # 计算振幅和相位 A = np.sqrt(X**2 + Y**2) phi = np.arctan2(Y, X) return A, phi # 振幅和相位 A = 1 phi = 0 # 参考频率 ref_freq = 17.77777 # 加入噪声 noise = 0.1 #可通过调节参数控制噪声大小 # 时间 t_vec = np.linspace(0, 0.2, 1001) # 生成原始信号 Vin_vec = inputVoltageSignal_func(t_vec, A, phi, noise, freq=ref_freq) # 锁相测量 A, phi = LockinMeasurement_func(Vin_vec, t_vec, ref_freq) print('Result: A=%.3f, phi=%.3f'%(A,phi)),使freq从1增加到1000，最后画出两张图，一张是输出信号幅值A与频率freq的关系，第二张是输出信号相位phi与频率freq的关系

phi = np.arctan2(Y, X) return A, phi # 设置参数 A = 1 phi = 0 noise = 0.1 t_vec = np.linspace(0, 0.2, 1001) # 初始化列表来保存幅值和相位数据 amplitude_list = [] phase_list = [] freq_list = np.a...

#第四部分 旋转图片 from PIL import Image, ImageDraw # 将图片平移并旋转 gray2 = Image.fromarray(src) width, height = gray2.size # 计算中心点和X轴角度 center = (max_point[0], max_point[1]) angle = np.arctan2(point2[1] - max_point[1], point2[0] - max_point[0]) * 180 / np.pi img_translated = gray2.transform((width, height), Image.AFFINE, (1, 0, center[0] - width/2, 0, 1, center[1] - height/2), resample=Image.BICUBIC) img_translated_rotated = img_translated.rotate(angle, resample=Image.BICUBIC, expand=True) #img_translated_rotated.show() import cv2 GRID_STEP = distance/2 # 设置10*10栅格（暂时尝试） grid_num_x = 10 grid_num_y = 10 def transform_point_set(points, max_point, distance, angle): # 平移向量 translation_vector = np.array([distance * np.cos(angle*np.pi/180), distance * np.sin(angle*np.pi/180)]) # 旋转矩阵 rotation_matrix = np.array([[np.cos(angle*np.pi/180), -np.sin(angle*np.pi/180)], [np.sin(angle*np.pi/180), np.cos(angle*np.pi/180)]]) # 将点集转换为 numpy 数组 point_array = np.array(points) max_point_array = np.array(max_point) # 对点集进行平移和旋转 point_array = (point_array - max_point_array) @ rotation_matrix + max_point_array + translation_vector # 将 numpy 数组转换为列表 points2 = point_array.tolist() return points2 操作之后点和再图上原本的位置不再重合，请分析原因

经过平移和旋转操作后，图像的像素位置发生了变化，导致点集与原本的位置不再重合。这是因为平移和旋转操作会改变图像的坐标系和像素位置，因此点集也需要进行相应的坐标变换才能与图像对应。在代码中，函数 ...

优化这段代码import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import math # 待测信号 freq = 17.77777 # 信号频率 t = np.linspace(0, 0.2, 1001) Omega =2 * np.pi * freq phi = np.pi A=1 x = A * np.sin(Omega * t + phi) # 加入噪声 noise = 0.2 * np.random.randn(len(t)) x_noise = x + noise # 参考信号 ref0_freq = 17.77777 # 参考信号频率 ref0_Omega =2 * np.pi * ref0_freq ref_0 = 2*np.sin(ref0_Omega * t) # 参考信号90°相移信号 ref1_freq = 17.77777 # 参考信号频率 ref1_Omega =2 * np.pi * ref1_freq ref_1 = 2*np.cos(ref1_Omega * t) # 混频信号 signal_0 = x_noise * ref_0 signal_1 = x_noise * ref_1 # 绘图 plt.figure(figsize=(13,4)) plt.subplot(2,3,1) plt.plot(t, x_noise) plt.title('input signal', fontsize=13) plt.subplot(2,3,2) plt.plot(t, ref_0) plt.title('reference signal', fontsize=13) plt.subplot(2,3,3) plt.plot(t, ref_1) plt.title('phase-shifted by 90°', fontsize=13) plt.subplot(2,3,4) plt.plot(t, signal_0) plt.title('mixed signal_1', fontsize=13) plt.subplot(2,3,5) plt.plot(t, signal_1) plt.title('mixed signal_2', fontsize=13) plt.tight_layout() # 计算平均值 X = np.mean(signal_0) Y = np.mean(signal_1) print("X=",X) print("Y=",Y) # 计算振幅和相位 X_square =X**2 Y_square =Y**2 sum_of_squares = X_square + Y_square result = np.sqrt(sum_of_squares) Theta = np.arctan2(Y, X) print("R=", result) print("Theta=", Theta)把输入信号部分整理成函数，输入参数为t_vec,A,phi,noise,锁相测量部分也整理成代码，输入为待测周期信号，以及频率freq,输出为Alpha

Theta = np.arctan2(Y, X) Alpha = result / (2 * np.pi * freq) return Alpha 6. 最后将整个程序整合起来，变成一个主函数，并且将常量值赋值给变量，提高代码的可读性。 def main(): # 待测信号 ...
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![【Java内存管理终极指南】：一次性解决内存溢出、泄漏和性能瓶颈](https://community.cloudera.com/t5/image/serverpage/image-id/31614iEBC942A7C6D4A6A1/image-size/large?v=v2&px=999) 参考资源链接：[Net 内存溢出（System.OutOfMemoryException）的常见情况和处理方式总结](https://wenku.csdn.net/doc/6412b784be7fbd1778d4a95f?spm=1055.2635.3001.10343) # 1. Java内存模型