Sintaxe
numpy.arctan2(x1, x2, /, out=Nenhum, *, onde=True >, cast=`same_kind`, ordem=`K`, dtype =Nenhum, subok=Verdadeiro[, assinatura, extobj]) = ufunc `arctan2` - Parâmetros
- x1 array_like, valor real
y-coordenadas.
- x2 array_like, valor real
x-coordenadas. Se
x1.shape != x2. shape, eles devem ser transmitidos para uma forma comum (que se torna a forma da saída).- out ndarray, Nenhum, ou tupla de ndarray e Nenhum, opcional
Um local no qual o resultado é armazenado. Se fornecido, deve ter uma forma para a qual as entradas sejam transmitidas. Se não for fornecido ou Nenhum, uma matriz recém-alocada será retornada. Uma tupla (possível apenas como um argumento de palavra-chave) deve ter comprimento igual ao número de saídas.
- onde array_like, opcional
Esta condição é transmitida pela entrada. Em locais onde a condição é True, o array out será definido para o resultado ufunc. Em outros lugares, o array out manterá seu valor original. Observe que, se um array out não inicializado for criado por meio do padrão
out=None, os locais dentro dele onde a condição for False permanecerão não inicializados.- **kwargs
Para outros argumentos somente de palavras-chave, consulte os documentos ufunc .
- Retorno
- ângulo ndarray
Matriz de ângulos em radianos, no intervalo
[-pi, pi]. Este é um escalar se x1 e x2 forem escalares.
Vamos cobrir NumPy arctan2. Junto com isso, para um melhor entendimento geral, também veremos sua sintaxe e seus parâmetros. Em seguida, veremos a aplicação de toda a parte teórica através de alguns exemplos. Mas primeiro, vamos tentar analisar a função através de sua definição. Primeiro, arctan significa o inverso de uma função tan. Agora a função
NumPy arctan2 nos ajuda a calcular o valor do arco tan entre X1 e X2 em radianos. Aqui, X1 e 2 são parâmetros que discutiremos mais tarde. À medida que avançamos neste artigo, as coisas ficarão mais claras para você. Em seguida, vamos ver a sintaxe associada a ele.O método numpy.arctan2() calcula o arco tangente elemento deArctan2 é uma função inversa de 4 quadrantes. Levando isso em consideração, dá um valor entre 0 e 2pi. O intervalo desta função é de -180 a 180 graus. Estes são os 2 pontos-chave que distinguem Arctan2 dos recursos do arctan.arr1/arr2e seleciona o quadrante corretamente. O quadrante é escolhido de forma quearctan2(x1, x2)seja o ângulo com sinal em radianos entre o raio que termina na origem e passa pelo ponto(1, 0)e o raio que termina na origem e passa pelo ponto(x2, x1).
Diferença entre Arctan e Arctan2
Nesta seção, discutiremos a diferença entre 2 funções Numpy.| NumPy arctan< /td> | NumPy arctan2 | ||
| arctan2 é uma função inversa de 4 quadrantes. | |||
| O intervalo da função arctan é de -90 a 90 graus. | O intervalo para arctan2 é de -180 a 180 graus. | ||
| Esta função aceita uma única matriz. | Esta função A função como discutido leva 2 arrays de entrada. Agora terminamos com a parte teórica para NumPy arctan2. Esta seção explora como esse recurso funciona e como ele nos ajuda a obter a saída que desejamos. Começaremos com um exemplo elementar e gradualmente passaremos para um exemplo mais complicado. Exemplo de NumPy Arctan2importar numpy como ppool y=[1,1] x=[1,1.732] print(ppool.arctan2(y,x)) [0.78539816 0.52361148]Acima vemos um exemplo simples da nossa função arctan2. Agora vamos andar linha por linha e entender como chegamos ao resultado. Primeiro, importamos a função NumPy. Então definimos nossos 2 conjuntos do array. Usando a sintaxe de nossa função e a instrução print, obtemos o resultado que queremos. Aqui ambos os valores ‚Äã‚Äãsão dados em radianos. Agora, se você quiser verificar o resultado até certo ponto. Para fazer isso, precisamos usar este método específico: Ângulo em graus = ângulo em radianos * 180/pi Se fizermos cálculos em nossos resultados, obteremos 45 e 30 - grau de resposta. Aqui consideramos pi para 3,14. As respostas correspondem e, portanto, o resultado é verificado. Numpy Arctan() Exemplo #2Agora suponha que também queremos obter os valores ‚Äã‚Äãem graus. É um processo simples e pode ser feito com a ajuda do loop for e da fórmula discutida acima. Vamos ver como:import numpy as ppool degree=0 y=[-1,1.732] x=[2,1] b=ppool.arctan2(y,x) print(b) for vals in b: degree= vals*(180/3.14) print(degree) Saída:[-0.46364761 1.04718485] -26.578525356734104 60.02970472117416Veja como obtemos os valores ‚Äã‚Äãem radianos e graus. Todas as etapas são semelhantes ao primeiro exemplo. A única diferença que usamos um "for loop". Se você quiser algo mais simples, também podemos usar outro método import numpy as ppool y=[-1,1.732] x=[2,1] b=ppool.arctan2(y,x)*(180/3.14) print (b)Aqui tudo que você precisa fazer é multiplicar o valor (180 / 3,14) ou (180 / ppool.pi) pelo array. Você definitivamente pode usar esse método no método de loop for. Mas de qualquer forma, você obterá a saída desejada, que é um valor de grau. Saída:[-26.57852536 60.02970472] NumPy Arctan2 Exemplo #3def doa(self, receiver, source): ``` Calcula a direção de chegada wrt uma fonte e um receptor ``` s_ind = self.key2ind(source) r_ind = self.key2ind(receiver) # vetor do receptor para a fonte v = self.X[:,s_ind] - self.X[: ,r_ind] azimute = NumPy Arctan2 Exemplo #4def mtx_freq2visi(M, p_mic_x, p_mic_y): """ construa a matriz que mapeia a série de Fourier para a visibilidade:param M: a expansão da série de Fourier é limitado de -M a M:param p_mic_x: um vetor que contém microfones x coordenadas:param p_mic_y: um vetor que contém microfones y coordenadas:retorno: """ num_mic = p_mic_x.size ms = np.reshape(np.arange(- M , M + 1, step=1), (1, -1), order=`F`) G = np.zeros((num_mic * (num_mic - 1), 2 * M + 1), dtype=complex, order =`C`) count_G = 0 for q in range(num_mic): p_x_outer = p_mic_x[q] p_y_outer = p_mic_y[q] for qp in range(num_mic): se não q == qp: p_x_qqp = p_x_outer - p_mic_x[qp ] p_y_qqp = p_y_outer - p_mic_y[qp] norm_p_qqp = np. sqrt(p_x_qqp ** 2 + p_y_qqp ** 2) phi_qqp = NumPy Arctan2 Exemplo #5def vector_angle(u, v, direction=None): ``` vector_angle(u, v) fornece o ângulo entre os dois vetores u e v. O argumento opcional direction é por padrão None, que especifica que o menor possível ângulo entre os vetores deve ser relatado; se os vetores u e v são vetores 2D e os parâmetros de direção True e False especificam as direções no sentido horário ou anti-horário, respectivamente; se os vetores são vetores 3D, então a direção pode ser um ponto 3D que não está no plano que contém u, v e a origem, e especifica em torno de qual direção (uxv ou vxu) o ângulo anti-horário de u a v deve ser relatado (o vetor de produto vetorial que tem um produto escalar positivo com o argumento de direção é usado como eixo de rotação). ``` se a direção for Nenhum: retornar np.arccos(vector_angle_cos(u, v)) elif direção for Verdadeiro: retornar NumPy Arctan2 Example #6def __init__(self, line): data = line.split(` `) data[1:] = [float(x) for x in data[1:]] self.classname = data[0] self.xmin = data[1] self.ymin = data[2 ] self.xmax = data[1]+data[3] self.ymax = data[2]+data[4] self.box2d = np.array([self.xmin,self.ymin,self.xmax,self. ymax]) self.centroid = np.array([data[5],data[6],data[7]]) self.unused_dimension = np.array([data[8],data[9],data[10] ]]) self.w = data[8] self.l = data[9] self.h = data[10] self.orientation = np.zeros((3,)) self.orientation[0] = data[11 ] auto.orientação[1] = data[12] self.heading_angle = -1 * np.arctan2 Exemplo #7def stanleyControl(state, cx, cy, cyaw, last_target_idx): """:param state: (State object):param cx: ([float]):param cy: ([float]): param cyaw: ([float]):param last_target_idx: (int):return: (float, int, float) """ # Cross track error current_target_idx, error_front_axle = calcTargetIndex(state, cx, cy) if last_target_idx >= current_target_idx: current_target_idx = last_target_idx # theta_e corrige o erro de título theta_e = normalizeAngle(cyaw[current_target_idx] - state.yaw) # theta_d corrige o erro de cross track theta_d = np arctan2 Exemplo #8def calcTargetIndex(state, cx, cy): """:param state: (objeto de estado):param cx: [float]:param cy: [float]:return: (int, float) """ # Calcula a posição do eixo dianteiro fx = state.x + CAR_LENGTH * np.cos(state.yaw) fy = state.y + CAR_LENGTH * np.sin(state.yaw) # Procura o índice do ponto mais próximo dx = [fx - icx para icx em cx] dy = [fy - gelado para gelado em cy] d = [np. sqrt(idx ** 2 + idy ** 2) para (idx, idy) em zip(dx, dy)] error_front_axle = min(d) target_idx = d.index(error_front_axle) target_yaw = normalizeAngle( NumPy Arctan2 Example #9def vehicle_flat_reverse(zflag, params={}): # Obtém os valores dos parâmetros b = params.get(`wheelbase`, 3.) # Cria um vetor para armazenar o estado e as entradas x = np.zeros(3) u = np.zeros(2) # Dadas as variáveis planas, resolva para o estado x[ 0] = zflag[0][0] # x posição x[1] = zflag[1][0] # y posição x[2] = np.arctan2 Exemplo #10def GetNeighborCells(self, p, nr, dp = Nenhum): ``` Retorna todas as células não mais do que uma determinada distância em qualquer direção de uma célula especificada p: A célula da qual obter os vizinhos nr: Raio do vizinho dp: Preferência de direção ``` pi, pj, pk = p tqm = self.qm * self.qp nc = [(pi - i * tqm, pj - j * tqm, pk) para i no intervalo(-nr, nr + 1) para j no intervalo(-nr, nr + 1)] se dp não for Nenhum: #Ordenar pontos com base na preferência de direção dpa =Neste artigo, abordamos o arctan2 do NumPy. Além disso, também vimos sua sintaxe e parâmetros. Para melhor compreensão, vimos alguns exemplos. Ao final, podemos concluir que NumPy arctan2 é uma função que esta função nos ajuda a encontrar o valor inverso de tan entre 2 pontos. Por padrão, ele retorna o valor em radianos, mas podemos convertê-lo em graus usando os métodos discutidos acima. Esperamos que este artigo tenha esclarecido todas as suas dúvidas. Mas caso você tenha alguma dúvida não resolvida, sinta-se à vontade para escrevê-la na seção de comentários. Tendo lido isso, por que não ler sobre a seguinte matriz de identidade. Python atan ou atan2, o que devo usar?Pergunta do StackOverflowMinha fórmula f=arctan(ImZ/ReZ) Existem duas opções : Opção 1 (atan): Opção 2 (atan2) Por que esses dois resultados são diferentes? Resposta: h3>Atan recebe um único argumento e Atan2 recebe dois argumentos. O objetivo de usar dois argumentos em vez de um é coletar informações sobre os sinais das entradas para retornar o quadrante apropriado do ângulo calculado, o que não é possível para o argumento único Atan
O resultado de Atan2 está sempre entre -pi e pi. Referência: https://en.wikipedia.org/wiki/Atan2 Versão arquivada numpy.arctan2 (arr1, arr2, elenco = & # 39; mesmo_tipo & # 39 ;, ordem = & # 39; K & # 39 ;, dtype = Nenhum, ufunc & # 39; arctan & # 39;):
Código # 1: Trabalho
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