python 实现二维点数据根据旋转矩阵批量旋转

可以使用 NumPy 库来实现二维点数据的批量旋转。以下是一个示例代码：

import numpy as np

# 定义原始点数据，每一行表示一个点的坐标
points = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])

# 定义旋转角度（弧度）
angle = np.pi / 4

# 定义旋转矩阵
rotation_matrix = np.array([[np.cos(angle), -np.sin(angle)], [np.sin(angle), np.cos(angle)]])

# 对点数据进行旋转
rotated_points = np.dot(points, rotation_matrix)

print(rotated_points)

在上述代码中，我们首先定义了一个二维点数据 `points`，它包含三个点，每个点都有 x 和 y 两个坐标。接着我们定义了一个旋转角度 `angle`，并根据该角度计算出旋转矩阵 `rotation_matrix`。最后，我们使用 NumPy 的 dot 函数将点数据和旋转矩阵相乘，得到旋转后的点数据 `rotated_points`。

需要注意的是，在上述示例代码中，我们假设旋转中心为坐标原点。如果旋转中心不在原点，可以先将点数据移动到原点，进行旋转后再移回去。