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    两个向量的夹角公式_向量的夹角公式!急急急!!!「建议收藏」

    展开全部 平面向量夹角公式:cos=(ab的内积)/(|a||b|) (1)上部分:a与b的数量积坐标运算:设a=(x1,y1),b=(x2,y2),则a·b=x1x2+y1y2 (2)下部分:是...32313133353236313431303231363533e58685e5aeb931333431373139a与b的模的乘积:设a=(x1,y1),b=(x2,y2),则(|a||b|)=根号下(x1平方+y1平方)*根号下(x2平方+y2平方) 向量的夹角就是向量两条向量所成角...BC与BD是同向,所以夹角应当是60°。BC和CE你可以把两条向量移动到一个起点看,它们所成角为一个钝角,120°。...0……..(1) A2X+B2Y+C2=0……..(2) 则(1)的方向向量为u=(-B1,A1),(2)的方向向量为v=(-B2,A2) 由向量数量积可知,cosφ=u·v/|u||v|,即 两直线夹角公式

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    初入图像处理:水稻剑叶夹角测量

    二、概述 本文提出一种基于图像处理的水稻剑叶夹角测量算法,通过颜色空间转换、骨架提取、Hough直线提取和K - means聚类等技术,实现夹角的实时测量,并通过实验验证了算法的准确性。...因此,实现水稻剑叶夹角快速、准确地在体测量,对水稻高产育种具有重要意义。 四、论文思路 利用图像处理技术实现水稻剑叶夹角的实时、准确测量。...初始化各模块所需的参数和数据结构,例如用于存储图像数据的数组,以及用于记录直线参数和夹角结果的变量。...通过计算水稻主茎与剑叶中心直线的差值,得到水稻的剑叶夹角。...% 计算剑叶夹角 blade_angle = abs(theta1+theta2-theta22-theta21); disp(['剑叶夹角为:', num2str(blade_angle), '°']

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    用Python实现常见的“距离”

    python实现欧式距离公式的: vector1 = np.array([1,2,3]) vector2 = np.array([4,5,6]) op1=np.sqrt(np.sum(np.square...夹角余弦(Cosine) 几何中夹角余弦可用来衡量两个向量方向的差异,机器学习中借用这一概念来衡量样本向量之间的差异(如图1.12)。 ?...夹角余弦取值范围为[-1,1]。夹角余弦越大表示两个向量的夹角越小,夹角余弦越小表示两向量的夹角越大。当两个向量的方向重合时夹角余弦取最大值1,当两个向量的方向完全相反夹角余弦取最小值-1。...python实现夹角余弦 vector1 = np.array([1,2,3]) vector2 = np.array([4,7,5]) op7=np.dot(vector1,vector2)/(...(2) python实现汉明距离: v1=np.array([1,1,0,1,0,1,0,0,1]) v2=np.array([0,1,1,0,0,0,1,1,1]) smstr=np.nonzero(

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    文本相似度 | 余弦相似度思想

    文本分析最基本的可以看正则表达式,我曾经写过SAS和Python的相关文章: 导语:SAS正则表达式,统计师入门文本分析的捷径 统计师的Python日记【第九天:正则表达式】 这个小系列,介绍的是计算文本之间的相似度...当两个向量夹角越大,距离越远,最大距离就是两个向量夹角180°; 夹角越小,距离越近,最小距离就是两个向量夹角0°,完全重合。 借鉴这一思想,我们可以计算出两个文本的相似程度。...但,我们真的要用夹角的大小去衡量吗? 文本1与文本2之间的夹角估计有37°; 文本A与文本C之间的夹角大概72.8° ? 相似度,个么侬就好好弄一个相似程度好伐?...比如99%相似、10%相似,更关键的是,夹角这个东西—— 我不会算! 谁来跟我说说两个空间向量的角度怎么计算?哪本书有? 一个更好的方法是计算夹角的余弦,对,就是那个初二学的——cos(θ)!...所以,用余弦夹角来计算两个文本的距离的步骤就是: 首先,将两个文本数字化,变成两个向量; 其次,计算两个向量的夹角余弦cos(θ) 结束。

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    ML中相似性度量和距离的计算&Python实现

    夹角余弦(Cosine) 几何中夹角余弦可用来衡量两个向量方向的差异,机器学习中借用这一概念来衡量样本向量之间的差异。 6.1....二维空间向量的夹角余弦相似度 在二维空间中向量​与向量​的夹角余弦公式: Python实现: def cos2(a, b): cos = (a[0]*b[0] + a[1]*b...多维空间向量的夹角余弦相似度 两个n维样本点 ​与​ 之间的夹角余弦 可以使用类似于夹角余弦的概念来衡量这两个样本点间的相似程度。...即: Python实现: def cosn(a, b): """ n维夹角余弦 """ sum1 = sum2 = sum3 = 0...夹角余弦越大表示两个向量的夹角越小,夹角余弦越小表示两向量的夹角越大。当两个向量的方向重合时夹角余弦取最大值1,当两个向量的方向完全相反夹角余弦取最小值-1。 7.

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    ML中相似性度量和距离的计算&Python实现

    夹角余弦(Cosine) 几何中夹角余弦可用来衡量两个向量方向的差异,机器学习中借用这一概念来衡量样本向量之间的差异。 6.1....二维空间向量的夹角余弦相似度 在二维空间中向量A(x_1, y_1)与向量B(x_2, y_2)的夹角余弦公式: cos\theta = \frac{x_1x_2+y_1y_2}{\sqrt{{x_1}...多维空间向量的夹角余弦相似度 两个n维样本点a(x_{1,1} \cdots,x_{1n})与b(x_{2,1}, \cdots, x_{2n})之间的夹角余弦 可以使用类似于夹角余弦的概念来衡量这两个样本点间的相似程度...:',cosn2((1,1,1,1),(2,2,2,2))) 夹角余弦取值范围为[-1,1]。...夹角余弦越大表示两个向量的夹角越小,夹角余弦越小表示两向量的夹角越大。当两个向量的方向重合时夹角余弦取最大值1,当两个向量的方向完全相反夹角余弦取最小值-1。 7.

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