rp = cmath.sqrt(R ** 2 - R0 ** 2 * (np.sin(GLON * np.pi / 180)) ** 2) + R0 * np.cos(GLON * np.pi / 180)

时间: 2023-10-03 13:06:23 浏览: 90
RAR

简单计算器，可以实现+ - * / 平方 开方及三角函数的功能。

The above code calculates the value of rp, which represents the distance from the center of the Earth to a point on the Earth's surface at a given longitude (GLON) and a given radius (R) of the Earth. The first line of the code uses the cmath.sqrt function to calculate the square root of the difference between R squared and R0 squared times the sine of the given longitude (GLON) squared. Here, R0 represents the radius of the Earth at the equator. The second line of the code multiplies R0 by the cosine of the given longitude (GLON) in radians. This gives the distance from the center of the Earth to the point on the surface along the longitude line. Together, these calculations give the total distance from the center of the Earth to the point on the surface at the given longitude.
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#include<iostream> #include<cmath> using namespace std; class Line; double length(Line); class Line {//线段类 public: double x1, y1; //线段端点1 double x2, y2; //线段端点2 public: // ERROR **********found********** Line(double x1, double y1, double x2, double y2) { this->x1 = x1; this->y1 = y1; this->x2 = x2; this->y2 = y2; } double getX1()const { return x1; } double getY1()const { return y1; } double getX2()const { return x2; } double getY2()const { return y2; } void show()const { cout << "End point 1=(" << x1 << " , " << y1; cout << "), End point 2=(" << x2 << " , " << y2; // ERROR **********found********** cout << "), length=" << length()<< "。" << endl; } }; double length(Line l) { // ERROR **********found********** return sqrt((l.x1 - l.x2) * (l.x1 - l.x2) + (l.y1 - l.y2) * (l.y1 - l.y2)); } int main() { Line r1(1, 8, 5, 2); r1.show(); return 0; }

这段代码存在两个错误。 第一个错误是在 Line 类的构造函数中，缺少参数。构造函数应该接收四个参数，分别为线段两个端点的横纵坐标。...End point 1=(1 , 8), End point 2=(5 , 2), length=7.2111。

用下列公式求 PI 值，直到最后一项小于10-8 // Pi.cpp PI/4 = 1-1/3+1/5-1/7+……

double pi = 0; int denominator = 1; for (int i = 0; i <= n; ++i) { pi += ((-1) ** i) / denominator; denominator += 2; if (std::abs(pi * 4 - M_PI) ) { // 使用M_PI获取π的近似值 break; } } ...

编一程序，利用公式求π的值，公式为： π/4=1-1/3+1/5-1/7+ ......+1/(4*n-3)-1/(4*n-1) （按double计算保证计算精度） 【输入形式】 输入仅一行，输入n为整数 【输出形式】 输出仅一行，输出π值(保留2位小数)

为了编写这样一个程序，你可以采用C++语言来实现，因为它的控制流和数值处理能力很适合这种需要迭代计算的任务。以下是简单的C++代码示例： cpp #include #include <cmath> // 使用公式计算pi的一个近似值 ...

class Line{ //线段类 double x1,y1; //线段端点1 double x2,y2; //线段端点2 public: // ERROR **********found********** Line(double x1, double y1, double x2, double y2)const{ this->x1=x1; this->y1=y1; this->x2=x2; this->y2=y2; } double getX1()const{ return x1; } double getY1()const{ return y1; } double getX2()const{ return x2; } double getY2()const{ return y2; } void show()const{ cout<<"End point 1=("<<x1<<" , "<<y1; cout<<"), End point 2=("<<x2<<" , "<<y2; // ERROR **********found********** cout<<"), length="<<length()<<"。"<<endl; } }; double length(Line l){ // ERROR **********found********** return sqrt((l.x1-l.x2)*(l.x1-l.x2)+(l.y1-l.y2)*(l.y1-l.y2)); } int main(){ Line r1(1,8,5,2); r1.show(); return 0; }

cout ), End point 2=(" , " ; cout ), length=" () 。" ; } double length() const { return sqrt((x1-x2)*(x1-x2)+(y1-y2)*(y1-y2)); } private: double x1, y1; double x2, y2; }; int main() { Line ...

你帮我写一个基于QT C++的大地转投影坐标的函数代码。用高斯克吕格投影方法，已知投影参数如下 double centralMeridian = 116.0; // 中央经线 double scaleFactor = 1.0; // 比例因子 double falseEasting = 500000.0; // 东偏移 double falseNorthing = 0.0; // 北偏移 椭球参数 double a = ellipsoid.semi_major_axis; double f = ellipsoid.oblateness; double b = a * (1 - f); double e2 = (a*a - b*b) / (a*a);

代码中使用了cmath库中的一些数学函数，如sin、cos、sqrt等，需要在代码开头添加#include <cmath>。 cpp #include <cmath> void geodeticToProjected(double lon, double lat, double& x, double& y, Ellipsoid...

def crop_pointcloud(data_crop, x_o, y_o, x_i, y_i, R_o, R_i, z_critical): range_z = 400; K_o = R_o ** 2 / range_z K_i = R_i ** 2 / range_z for z in range(range_z): r_o = np.sqrt(z * K_o) data_layer = data_crop[:, :, z] d_o = np.sqrt(x_o ** 2 + y_o ** 2) d_i = np.sqrt(x_i ** 2 + y_i ** 2) if z < z_critical: r_i = 0 else: r_i = np.sqrt(z * K_i) data_crop[:, :, z] = np.where((d_o > r_o) | (d_i <= r_i), 0, data_layer) return data_crop 转Eigen和c++代码

下面是crop_pointcloud函数的... data_crop.slice(z) = (d_o > r_o || d_i <= r_i).select(0, data_layer); } return data_crop; } 请注意，这里的Eigen数组是使用slice()方法进行切片来实现三维数组的效果。

将以下代码改为C++代码： import scipy.special as sp import numpy as np import numba from numba import njit,prange import math import trimesh as tri fileName="data/blub.obj" outName='./output/blub_rec.obj' # 参数 # 限制选取球谐基函数的带宽 bw=64 # 极坐标,经度0<=theta<2*pi,纬度0<=phi<pi; # (x,y,z)=r(sin(phi)cos(theta),sin(phi)sin(theta),cos(phi)) def get_angles(x,y,z): r=np.sqrt(x*x+y*y+z*z) x/=r y/=r z/=r phi=np.arccos(z) if phi==0: theta=0 theta=np.arccos(x/np.sin(phi)) if y/np.sin(phi)<0: theta+=math.pi return [theta,phi] if __name__=='__main__': # 载入网格 mesh=tri.load(fileName) # 获得网格顶点(x,y,z)对应的(theta,phi) numV=len(mesh.vertices) angles=np.zeros([numV,2]) for i in range(len(mesh.vertices)): v=mesh.vertices[i] [angles[i,0],angles[i,1]]=get_angles(v[0],v[1],v[2]) # 求解方程:x(theta,phi)=对m,l求和 a^m_lY^m_l(theta,phi) 解出系数a^m_l # 得到每个theta,phi对应的x X,Y,Z=np.zeros([numV,1]),np.zeros([numV,1]),np.zeros([numV,1]) for i in range(len(mesh.vertices)): X[i],Y[i],Z[i]=mesh.vertices[i,0],mesh.vertices[i,1],mesh.vertices[i,2] # 求出Y^m_l(theta,phi)作为矩阵系数 sph_harm_values=np.zeros([numV,(bw+1)*(bw+1)]) for i in range(numV): for l in range(bw): for m in range(-l,l+1): sph_harm_values[i,l*(l+1)+m]=sp.sph_harm(m,l,angles[i,0],angles[i,1]) print('系数矩阵维数:{}'.format(sph_harm_values.shape)) # 求解方程组,得到球谐分解系数 a_x=np.linalg.lstsq(sph_harm_values,X,rcond=None)[0] a_y=np.linalg.lstsq(sph_harm_values,Y,rcond=None)[0] a_z=np.linalg.lstsq(sph_harm_values,Z,rcond=None)[0] # 从系数恢复的x,y,z坐标,存为新的点云用于比较 x=np.matmul(sph_harm_values,a_x) y=np.matmul(sph_harm_values,a_y) z=np.matmul(sph_harm_values,a_z) with open(outName,'w') as output: for i in range(len(x)): output.write("v %f %f %f\n"%(x[i,0],y[i,0],z[i,0]))

std::string outName = "./output/blub_rec.obj"; int bw = 64; std::vector<double> get_angles(double x, double y, double z){ double r = std::sqrt(x*x + y*y + z*z); double phi = std::acos(z/r); double...

把下面的代码转成C++实现import numpy as np from scipy.optimize import leastsq # 5个点的坐标 points = np.array([(349.816803, -56.949635), (345.811920, -56.854336), (341.920746, -57.405914), (353.892120, -57.741192), (357.636841, -59.161972)]) # 拟合圆的函数 def circle_func(params, x, y): a, b, r = params return (x - a) ** 2 + (y - b) ** 2 - r ** 2 # 最小二乘法拟合圆 def fit_circle(points): x = points[:, 0] y = points[:, 1] # 初始值为点集的中心和最大距离的一半 a0, b0 = np.mean(x), np.mean(y) r0 = np.max(np.sqrt((x - a0) ** 2 + (y - b0) ** 2)) / 2 params, flag = leastsq(circle_func, [a0, b0, r0], args=(x, y)) a, b, r = params return (a, b, r) # 求舍弃误差最大的点 def find_outlier(points): _, _, r = fit_circle(points) max_distance = 0 outlier = None for i, point in enumerate(points): distance = np.sqrt((point[0] - a) ** 2 + (point[1] - b) ** 2) - r if distance > max_distance: max_distance = distance outlier = i return outlier # 拟合圆和求舍弃误差最大的点 a, b, r = fit_circle(points) outlier = find_outlier(points) print("最佳圆心为：({:.2f}, {:.2f})".format(a, b)) print("最佳半径为：{:.2f}".format(r)) print("舍弃误差最大的点为：{}".format(points[outlier]))

params << points.col(0).mean(), points.col(1).mean(), (points.colwise() - params.head<2>().transpose()).rowwise().norm().maxCoeff() / 2; lm.minimize(params); a = params[0]; b = params[1]; r = ...

def hbf_T(self): # 将X1分成四个二维向量 v1 = np.array([self.X1[0], self.X1[1]]) v2 = np.array([self.X1[2], self.X1[3]]) v3 = np.array([self.X1[4], self.X1[5]]) v4 = np.array([self.X1[6], self.X1[7]]) # 计算每个向量的模的平方 s1 = np.sum(v1 ** 2) s2 = np.sum(v2 ** 2) s3 = np.sum(v3 ** 2) s4 = np.sum(v4 ** 2) # 将每个向量除以对应的模 v1 = v1 / np.sqrt(s1) v2 = v2 / np.sqrt(s2) v3 = v3 / np.sqrt(s3) v4 = v4 / np.sqrt(s4) # 将两个向量堆叠成2x2的矩阵 TT_1= np.vstack([v1, v3]).T TT_2= np.vstack([v2, v4]).T TT=np.vstack((TT_1,TT_2)) return TT def givens_pattern(self): '''利用Givens矩阵得到方向图''' EleNum=self.Tm TT=Givens.hbf_T(self) #得到HBF的T矩阵 Amp=np.zeros([self.Tm,self.Tn]) #初始化阵列天线输入幅度 Phase=np.zeros([self.Tm,self.Tn]) #初始化阵列天线输入相位 Pattern=np.zeros([360,self.Tn]) for i in range(self.Tn): for m in range(0,self.Tm): Amp[m,i]=cmath.polar(TT[m,i])[0] Phase[m,i]=cmath.polar(TT[m,i])[1] for n in range(self.Tn): antarray=AntArray4.AntArray(EleNum,Amp[:,n],Phase[:,n]) Pattern[:,n]=antarray.antarray() #调用AntArray中的阵列方向图函数 return(Pattern)

然后，将每个向量除以对应的模，并将两个向量堆叠成2x2的矩阵。接着，利用Givens矩阵得到HBF的T矩阵。最后，计算每个天线的输入幅度和相位，并调用AntArray中的阵列方向图函数得到阵列的方向图。最终返回阵列的方向...
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