torch.polar

torch.polar() 是 PyTorch 中的一个函数，用于将一个张量从极坐标表示转换为直角坐标表示。它的使用方法如下：

torch.polar(magnitude, angle, *, out=None) → Tensor

其中，`magnitude` 是一个张量，表示向量的长度；`angle` 是一个张量，表示向量的极角（弧度制）。`out` 是一个可选参数，用于指定输出结果的目标张量。

该函数的计算公式为：

out.real = magnitude * cos(angle)
out.imaginary = magnitude * sin(angle)

其中，`out.real` 表示转换后向量的实部，`out.imaginary` 表示转换后向量的虚部。

例如，以下代码将一个极坐标下表示的向量转换为直角坐标下的表示：

import torch

r = torch.tensor([3.0, 4.0])
theta = torch.tensor([0.0, 0.5 * 3.1415])

x, y = torch.polar(r, theta)

print(x)   # tensor([3.0000, -0.0001])
print(y)   # tensor([0.0000, 4.0000])

其中，`r` 表示向量的长度，`theta` 表示向量的极角。经过 `torch.polar()` 函数的处理，得到的 `x` 和 `y` 分别表示向量在直角坐标系下的横坐标和纵坐标。

相关问题

torch.polar(abs, angle)

torch.polar(abs, angle)是一个PyTorch函数，用于将极坐标表示的复数转换为直角坐标表示的复数。其中，abs是复数的模长（即绝对值），angle是复数的极角（即辐角）。返回结果是直角坐标表示的复数。

例如，假设有一个复数z，它的模长为r，极角为theta，则可以使用下面的代码将它转换为直角坐标表示：

import torch

r = 3.0
theta = 45.0  # 单位是度，需要转换为弧度

# 将角度转换为弧度
theta = theta * (torch.pi / 180.0)

# 将极坐标表示的复数转换为直角坐标表示的复数
z = torch.polar(torch.tensor([r]), torch.tensor([theta]))
print(z)  # 输出：tensor([2.1213, 2.1213])

在这个例子中，我们使用torch.tensor将r和theta转换为张量，然后将角度从度转换为弧度（乘以π/180），最后使用torch.polar函数将极坐标表示的复数z转换为直角坐标表示的复数。输出结果是一个长度为2的张量，分别表示复数的实部和虚部。

torch.randn torch.rand

torch.randn和torch.rand都是PyTorch中用于生成随机数的函数。

torch.randn函数用于生成服从标准正态分布（均值为0，标准差为1）的随机数。它的语法如下：
torch.randn(*size, out=None, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False) -> Tensor

其中，参数size表示生成随机数的维度大小，可以是一个整数或一个元组。out参数用于指定输出的张量，dtype参数用于指定输出的数据类型，layout参数用于指定张量的布局，device参数用于指定生成随机数的设备，requires_grad参数用于指定是否需要计算梯度。

torch.rand函数用于生成在区间[0, 1)上均匀分布的随机数。它的语法如下：
torch.rand(*size, out=None, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False) -> Tensor

参数和功能与torch.randn函数相似，只是生成的随机数服从均匀分布。