Python/ Numpy如何在区间0，pi/2上使用arctan或arctan2？ - 腾讯云开发者社区

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风向搞不清？如何根据u v风求风向？

风向的定义风向是指风的来向，气象上一般定义正北方向为0，顺时针移动。...风向Dir=0°（或360°）, u=0, v0, 正北风；风向Dir=90°, u0, v=0，正东风；风向Dir=180°, u=0, v>0，正南风；风向Dir=270°, u>0, v...u, v风和风速风向之间相互转换三角函数所使用的极坐标系，其0°对应X轴正方向，逆时针为正；而气象学中0°对应的是Y轴正方向，顺时针为正。但是我们依旧可以利用好三角函数去计算风向。...arctan2是比arctan更智能的函数，能自动对象限进行区分，arctan2的函数如下： python中的编程如下： import numpy as np deg = 180.0/np.pi...(u, v)*deg wdir2 = 270.0 - np.arctan2(v, u)*deg print('u =',u,' v =',v, ' wspd =',wspd, ' wdir =',wdir1

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基本图像操作和处理(python)

详细介绍及使用见我的另一篇文章：PCA降维 SciPy是建立在Numpy基础上，用于数值运算的开源工具包。...\alpha = arctan2(I_x, I_y) \] 它描述了图像在每个点上强度变化最大的方向。...Numpy中的arctan2()函数返回弧度表示的有符号角度，角度的变化区间为 $(-\pi, \pi)$ 可以使用离散近似的方式来计算图像的导数。...{matrix} -1 & -2 & -1 \\ 0 & 0 & 0 \\ 1 & 2 & 1 \end{matrix} \right] \] 这些导数滤波器可以使用scipy.ndimage.filters...之后有空将补充图像去噪参考书籍 Python计算机视觉

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基本图像操作和处理(python)

详细介绍及使用见我的另一篇文章：PCA降维 SciPy是建立在Numpy基础上，用于数值运算的开源工具包。...$ 的二维高斯核，定义为： $$ G_\sigma = \frac{1}{2\pi \sigma^2} e^{-(x^2+y^2) / 2 \sigma^2} $$ 高斯模糊通常是其他图像处理操作的一部分...$ \alpha = arctan2(I_x, I_y) $$ 它描述了图像在每个点上强度变化最大的方向。...Numpy中的arctan2()函数返回弧度表示的有符号角度，角度的变化区间为 $(-\pi, \pi)$ 可以使用离散近似的方式来计算图像的导数。...0 & 0 & 0 \\ 1 & 2 & 1 \end{matrix} \right] $$ 这些导数滤波器可以使用scipy.ndimage.filters模块地标准卷积操作来简单地实现 from

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numpy.arctan详解

参考链接： Python中的numpy.tan numpy.arctan 用例: numpy.arctan(x, /, out=None, *, where=True, casting=‘same_kind...其实数部分的取值范围为[-pi/2, pi/2](arctan(+/-inf)的返回值为+/-pi/2)。如果x为标量，那么返回值也为标量。 ...备注 arctan是一个多值函数：对于每一个x都有无穷多个z满足等式tan(z) = x。本函数仅返回实部落到闭区间[-pi/2, pi/2]范围内的计算结果。...示例: arctan(0)=0并且arctan(1)=pi/4 import numpy as np print('对数组中的元素计算反正切值：{}'.format(np.arctan([0, 1]...))) print('pi/4的值为：{}'.format(np.pi/4)) 对数组中的元素计算反正切值：[0. 0.78539816] pi/4的值为：0.7853981633974483 绘制反正切函数图像

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Arctan的快速近似算法

$arctan$的近似计算本质上是在所需精度范围内对$arctan$曲线进行拟合，比较直接的想法是泰勒展开， \[\arctan (x)=x-\frac{x^{3}}{3}+\frac{x^{5...需要注意的是，$arctan(x)$返回的是$(-\pi/2, \pi/2)$， $arctan2(y, x)$返回的范围是$(-\pi, \pi ]$，因为后者可以根据$x$和$...实际上，只需近似或存储\([0, \pi/2]$即可（即八象限中的第一象限），若输入向量$(x, y)$，根据$x$和$y$的正负和大小关系，可以折算到所有的八个象限。...\ rad = 0.29^{\circ}\)， \[\arctan (x) \approx \frac{\pi}{4} x+x\left(0.186982-0.191942 x^{2}\right),...\frac{x}{1+0.28125 x^{2}}, \quad-1 \leq x \leq 1 \] 实际使用时，可先定点化，按需选取。

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OpenCV-Python学习（15）—— OpenCV 图像旋转角度计算（NumPy 三角函数）

学习目标学会使用 NumPy 的三角函数(sin()、cos()、tan())；学会使用 NumPy 的反三角函数(arcsin()、arccos()、arctan())； 2....结果为弧度制且落在闭区间[-pi/2, pi/2]内。如果x为标量，那么此计算值也为标量。注意【返回值：以弧度为单位】 7....NumPy 的反三角函数(arcsin()、arccos()、arctan())实例 8.1 实例代码 import numpy as np rad_pi_every_deg = np.pi / 180...', vals_arccos) # 计算0，30，45，60，90度的反正切值 vals_arctan = np.rad2deg(np.arctan(vals_tan)) print('计算0，30，45...总结 numpy.deg2rad(x) 等于 x * pi / 180; numpy.radians(x) 等于 x * pi / 180; 三角函数的输入值是弧度，因此在求一个角的三角函数是，必须将度转换为弧度

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python计算机视觉编程——第一章（基

box=(100,100,400,400) region=pil_im.crop(box) 目标区域由四元组来指定，坐标依次为（左，上，右，下），PIL中指定坐标系的左上角坐标为（0，0），可以旋转后利用...映射到自身，也就是输出区间和输入区间相同。...1.4 SciPy SciPy（http://scipy.org/）是建立在 NumPy 基础上，用于数值运算的开源工具包。...： α=arctan2(I x ,I y ) α=arctan2(Ix,Iy)\alpha=arctan2(I_x, I_y) NumPy中的arctan2()函数返回弧度表示的有符号角度，角度的变化区间为...[−π,π] [−π,π][-\pi,\pi] 我们可以用离散近似的方式来计算图像的导数。

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python numpy学习笔记

参考链接： Python中的numpy.radians和deg2rad 文章目录 1.np的重要属性2.创建数组3.打印数组4.索引与切片5.数组相关操作6.ufunc运算7.函数库 1.np的重要属性...，包括a[3]不包括a[5] a[:5] # 省略开始下标，表示从a[0]开始 a[:-1] # 下标可以使用负数，表示从数组后往前数 a[2:4] = 100,101 # 下标还可以用来修改元素的值...5.数组相关操作 1）切分数组 2）拼接数组 numpy.concatenate 函数用于沿指定轴连接相同形状的两个或多个数组。 ...arctan2(x1, x2, /[, out, where, casting, …]) 元素弧切线x1/x2正确选择象限。...unwrap(p[, discont, axis]) 通过将值之间的差值更改为2*pi补码来展开。

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python中一些数据处理库

参考链接： Python中的numpy.isneginf numpy Numpy是Python的一个很重要的第三方库，很多其他科学计算的第三方库都是以Numpy为基础建立的。... import numpy as np lst = [0, 1, 2, 3] a = array(lst) a array([0, 1, 2, 3]) 2、数组属性使用type函数查看数组的类型... 使用a.dtpye()查看数组中数据的类型使用a.shape查看数组的形状使用a.ndim查看数组的维数 3、数组索引与切片切片在内存中使用的是引用机制，引用机制意味着，Python...返回真，逻辑或 a.all(axis=None) 所有都不为0，返回真，逻辑与矩阵使用 mat 方法将 2 维数组转化为矩阵 import numpy as np a = np.array([...(x) arcsinh(x) arctan2(x,y) arctan2(x,y) 返回 arctan(x/y) 。

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python实现之初等函数三——三角函数

三角函数在python和numpy中实现的不够全面，主要包括cos, cosh, sin sinh, tan, tanh三角函数和arccos, arccosh, arcsin, arcsinh, arctan...# numpy.arctan() # 反余切函数 # 余切函数y=cot x在（0，π）上的反函数，叫做反余切函数。记作arccotx，表示一个余切值为x的角，该角的范围在（0，π）区间内。...记作arcsecx，表示一个正割值为x的角，该角的范围在[0，π/2）U（π/2，π]区间内。 # 定义域（-∞，-1]U[1，+∞），值域[0，π/2）U（π/2，π]。...# 反余割函数 # 余割函数：y =csc x = 1/sin(x) # 余割函数y=csc x在[-π/2，0）U（0，π/2]上的反函数，叫做反余割函数。...记作arccscx，表示一个余割值为x的角，该角的范围在[-π/2，0）U（0，π/2]区间内。 # 定义域（-∞，-1]U[1，+∞），值域[-π/2，0）U（0，π/2]。

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如何让你的矩阵运算速度提高4000+倍

在用Python进行矩阵运算（尤其是大型矩阵运算）的时候，最忌讳的是写循环，循环的执行效率极其的低，想要提高计算效率，有很多方法可以尝试，今天我们就来看一下如何在仅基于numpy的条件下，召唤一些技巧来加速矩阵的计算效率...定义一个向量化函数，该函数以嵌套的对象序列或 numpy 数组作为输入，并返回单个 numpy 数组或 numpy 数组的元组。...向量化函数对输入数组的连续元组(如 python map 函数)计算 pyfunc，但它使用 numpy 的广播规则。向量化输出的数据类型是通过使用输入的第一个元素调用该函数来确定的。...vectorize可以改造你的python函数，改造后的函数可以直接作用于numpy向量矩阵之中。.../np.pi + 180 wd[nvi] = np.arctan(u[nvi]/v[nvi]) * 180/np.pi wd[zvi] = np.where(u[zvi] > 0, 270

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【干货】计算机视觉实战系列07——用Python做图像处理

【导读】专知成员Hui上一次为大家介绍SciPy库的使用以及图像高斯模糊实战，这一次继续为大家详细讲解SciPy库的使用以及图像导数实战。...03——用Python做图像处理（Numpy基本操作和图像灰度变换）【干货】计算机视觉实战系列04——用Python做图像处理（图像的缩放、均匀操作和直方图均衡化）【干货】计算机视觉实战系列05——...用Python做图像处理（主成分分析）【干货】计算机视觉实战系列06——用Python做图像处理（图像高斯模糊分析） ?...SciPy库的应用——图像导数实战 SciPy SciPy是建立在NumPy基础上，用于数值运算的开源工具包。...它描述了图像中在每个点（像素）上强度变化最大的方向。NumPy中的arctan2()函数返回弧度表示的有符号角度，角度的变化区间为。我们可以用离散近似的方式来计算图像的导数。

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python学习笔记（三）- numpy基础：array及matrix详解

参考链接： Python中的numpy.left_shift Numpy中的矩阵和数组 numpy包含两种基本的数据类型：数组（array）和矩阵（matrix）。...',B.ndim) print('B[0]=',B[0]) # 第一维 Position = np.where(B[0]0) #numpy.where和find用法相同 print('B[0]0的位置... [-0.17053449 -1.12967297 1.25256121]] B[0]0的位置： [0 0 0 2 2] （横坐标）； [0 1 2 0 1] （纵坐标） B[0][condition...', 'arctan2', 'arctanh', 'argmax', 'argmin', 'argpartition', 'argsort', 'argwhere', 'around', 'array'...pad', 'partition', 'percentile', 'pi', 'piecewise', 'pkgload', 'place', 'pmt', 'poly', 'poly1d', 'polyadd

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python学习笔记（三）- numpy基础：array及matrix详解

参考链接： Python中的numpy.geomspace Numpy中的矩阵和数组 numpy包含两种基本的数据类型：数组（array）和矩阵（matrix）。...',B.ndim) print('B[0]=',B[0]) # 第一维 Position = np.where(B[0]0) #numpy.where和find用法相同 print('B[0]0的位置... [-0.17053449 -1.12967297 1.25256121]] B[0]0的位置： [0 0 0 2 2] （横坐标）； [0 1 2 0 1] （纵坐标） B[0][condition...', 'arctan2', 'arctanh', 'argmax', 'argmin', 'argpartition', 'argsort', 'argwhere', 'around', 'array'...pad', 'partition', 'percentile', 'pi', 'piecewise', 'pkgload', 'place', 'pmt', 'poly', 'poly1d', 'polyadd

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python学习笔记（三）- numpy基础：array及matrix详解

参考链接： Python中的numpy.array_equiv Numpy中的矩阵和数组 numpy包含两种基本的数据类型：数组（array）和矩阵（matrix）。...',B.ndim) print('B[0]=',B[0]) # 第一维 Position = np.where(B[0]0) #numpy.where和find用法相同 print('B[0]0的位置... [-0.17053449 -1.12967297 1.25256121]] B[0]0的位置： [0 0 0 2 2] （横坐标）； [0 1 2 0 1] （纵坐标） B[0][condition...', 'arctan2', 'arctanh', 'argmax', 'argmin', 'argpartition', 'argsort', 'argwhere', 'around', 'array'...pad', 'partition', 'percentile', 'pi', 'piecewise', 'pkgload', 'place', 'pmt', 'poly', 'poly1d', 'polyadd

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武忠祥老师每日一题｜第288 - 303题

区间估计要把区间拆分成什么样，一开始我们是不知道了，因此需要从答案入手开始尝试试出来 ---- 先不妨令该拆分点为 x(0<x<1) ，则分别两左右两个区间上使用拉格朗日中值定理可得： [ \...（以上步骤只出现在草稿纸上） ---- 答题纸上的步骤：在区间 [0,\dfrac{1}{2}] 上使用 Lagrange 中值定理： \exist\xi_1\in(0,\dfrac{1}{2...}),s.t. f'(\xi_1) = \dfrac{f(\frac{1}{2}) - 1}{\frac{1}{2}} 在区间 [\dfrac{1}{2},1] 上使用 Lagrange 中值定理...可知， \exist x\in(0,1),s.t.F(x) = 0 \Rightarrow f(x) = x 在区间 [0,x] 上使用 Lagrange 中值定理： \exist\eta\in...(0,x),s.t. f'(\eta) = \dfrac{x - 1}{x} 在区间 [x,1] 上使用 Lagrange 中值定理： \exist\zeta\in(x,1),s.t. f'(\

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Python-Numpy多维数组--位操作, 字符串函数, 算术函数

ABAND111100010000 2.bitwise_or 通过np.bitwise_or()函数对输入数组中的整数的二进制表示的相应位执行位或运算。 ...print np.bitwise_or(13, 17) 输出如下： 13 和 17 的二进制形式：0b1101 0b10001 13 和 17 的位或：29 你可以使用下表验证此输出。...默认编码是utf_8，可以使用标准 Python 库中的编解码器。 ...10. 120. 0. 30. ] (2)numpy.floor()此函数返回不大于输入参数的最大整数。...注意在Python中，向下取整总是从 0 舍入。

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Matplotlib+Numpy绘图之多种绘图

np.random.normal(0,1,n) T = np.arctan2(Y,X) scatter(X,Y, s=75, c=T, alpha=.5) xlim(-1.5,1.5) ylim(-1.5,1.5...然后是arctan2函数，这个函数接受两个参数，分别表示y数组和x数组，然后返回对应的arctan(y/x)的值，结果是弧度制。...首先用numpy的arange函数生成一个[0,1,2,...,n]的数组。...然后就是bar函数的使用了，基本用法也和之前的plot、scatter类似，传入横纵坐标和一些修饰性参数。...接着我们需要用for循环来为柱状图显示数字：用python的zip函数将X和Y1两两配对并循环遍历，得到每一个数据的位置，然后用text函数在该位置上显示一个字符串（注意位置上的细节调整）。

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dotnet OpenXML SDK 形状几何 Geometry 的计算公式含义

，等价以下公式 max w h 也就是返回宽度或高度的最大值 ss 也就是 Shortest Side of Shape 的含义，表示宽度或高度里面最短的一边，等价以下公式 min w h 也就是返回宽度或高度的最小值...ssd2 表示的是 ss 除以 2 的值，也就是获取宽度或高度的最小值除以 2 的值，以上 d 表示的是除以，使用如下公式 */ ss 1.0 2.0 以此可以了解如下的几个常量的计算 ssd2 =...表示，需要传入一个参数，计算方法如下 abs x = Math.Abs(x) ArcTan Formula 表示三角函数的 arctan2 公式，计算方法如下 at2 x y = arctan(y /.../ 180; return angle; } Cosine ArcTan Formula 表示三角函数的两次计算 cat2 公式，计算方法如下 cat2 x y...y = (x * cos( y )) = (x * Cos(y)) Sine ArcTan Formula 表示三角函数的 sat2 公式，计算方法如下 sat2 x y z = (x*sin(arctan

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【数值计算方法（黄明游）】矩阵特征值与特征向量的计算（三）：Jacobi 旋转法【理论到程序】

\left(\frac{2 \cdot a_{ij}}{a_{ii} - a_{jj}}\right) 若 a_{ii}=a_{jj} ，则使用 arccot 形式迭代：重复步骤 1-3，直到矩阵...A 的非对角元素都趋于零或满足一定的精度要求。...计算过程演示对于矩阵 A = \begin{bmatrix} 2 & -1 & 0 \\ -1 & 2 & -1 \\ 0 & -1 & 2 \end{bmatrix} 我们首先找到非对角元素中绝对值最大的元素...\theta = \frac{1}{2} \arctan\left(\frac{-2}{0}\right) = -\frac{\pi}{4} 构造旋转矩阵： J = \begin{bmatrix}...二、Python实现 import numpy as np def jacobi_rotation(A): n = A.shape[0] tolerance = 1e-10

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