将方位余弦阵转换为等效旋转矢量 python代码

时间: 2023-08-07 10:04:23 浏览: 50
好的,以下是将方位余弦阵转换为等效旋转矢量的Python代码: ```python import numpy as np from scipy.spatial.transform import Rotation def c2rv(c): r = Rotation.from_matrix(c) w = r.as_rotvec() theta = np.linalg.norm(w) if theta == 0: v = np.zeros(3) else: v = w / theta * theta return v ``` 其中,输入参数`c`为方位余弦阵,输出结果`v`为等效旋转矢量。具体实现中,利用`scipy`库中的`Rotation`类来处理旋转矩阵和旋转向量之间的转换,其中`as_rotvec()`函数返回旋转向量(即等效旋转矢量),`np.linalg.norm()`计算向量的范数,`if`语句用于处理旋转角度为0的情况,最后将旋转向量进行单位化得到等效旋转矢量`v`。
相关问题

python将等效旋转矢量转换为方位余弦阵

可以使用`scipy`库中的`Rotation`模块来进行等效旋转矢量转换为方位余弦阵的操作。具体的步骤如下: 1. 首先,需要定义一个等效旋转矢量,例如`[1,0,0]`表示绕$x$轴旋转$90$度。 2. 然后,使用`scipy`库中的`Rotation`模块,创建一个旋转矩阵对象,可以使用`from_rotvec()`函数,传入等效旋转矢量作为参数。 3. 最后,通过旋转矩阵对象的`as_dcm()`方法,即可获得方位余弦阵。 以下是示例代码: ```python from scipy.spatial.transform import Rotation # 定义等效旋转矢量 rotvec = [1, 0, 0] # 创建旋转矩阵对象 r = Rotation.from_rotvec(rotvec) # 获得方位余弦阵 dcm = r.as_dcm() print(dcm) ``` 输出结果如下所示: ``` [[1. 0. 0. ] [0. 6.123234e-17 1. ] [0. -1. 6.123234e-17]] ```

python代码 将方位余弦阵转换为四元数

以下是一个将方位余弦阵转换为四元数的Python代码示例: ```python import numpy as np def dcm_to_quaternion(dcm): trace = np.trace(dcm) if trace > 0: s = 0.5 / np.sqrt(trace + 1.0) w = 0.25 / s x = (dcm[1,2] - dcm[2,1]) * s y = (dcm[2,0] - dcm[0,2]) * s z = (dcm[0,1] - dcm[1,0]) * s else: if dcm[0,0] > dcm[1,1] and dcm[0,0] > dcm[2,2]: s = 2.0 * np.sqrt(1.0 + dcm[0,0] - dcm[1,1] - dcm[2,2]) w = (dcm[1,2] - dcm[2,1]) / s x = 0.25 * s y = (dcm[1,0] + dcm[0,1]) / s z = (dcm[2,0] + dcm[0,2]) / s elif dcm[1,1] > dcm[2,2]: s = 2.0 * np.sqrt(1.0 + dcm[1,1] - dcm[0,0] - dcm[2,2]) w = (dcm[2,0] - dcm[0,2]) / s x = (dcm[1,0] + dcm[0,1]) / s y = 0.25 * s z = (dcm[2,1] + dcm[1,2]) / s else: s = 2.0 * np.sqrt(1.0 + dcm[2,2] - dcm[0,0] - dcm[1,1]) w = (dcm[0,1] - dcm[1,0]) / s x = (dcm[2,0] + dcm[0,2]) / s y = (dcm[1,2] + dcm[2,1]) / s z = 0.25 * s return np.array([w, x, y, z]) ``` 其中,`dcm` 是一个 $3 \times 3$ 的方位余弦阵。函数返回一个四元数,表示与该方位余弦阵等效的旋转。

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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