计算一个向量的旋转角度python
Calculate the rotation angle of a vector python
我试图找到 2D vector
的旋转 angle
。我发现了一些使用 3D vectors
的问题。下面的df
表示以第一个row
为原点的单个vector
。
d = ({
'X' : [10,12.5,17,20,16,14,13,8,7],
'Y' : [10,12,13,8,6,7,8,8,9],
})
df = pd.DataFrame(data = d)
我可以使用以下等式旋转向量:
angle = x
theta = (x/180) * numpy.pi
rotMatrix = numpy.array([[numpy.cos(theta), -numpy.sin(theta)],
[numpy.sin(theta), numpy.cos(theta)]])
但我不确定如何使用上面列出的坐标在每个时间点找到 angle
。抱歉使用 df
。它复制了我的实际 dataset
首先你应该将原点移动到(0, 0)
,然后你可以使用np.arctan2()
计算角度并正确定义象限。结果已经以弧度 (theta) 为单位,因此您不需要以度数 (alpha) 为单位。
d = {'X' : [10,12.5,17,20,16,14,13,8,7],
'Y' : [10.,12,13,8,6,7,8,8,9]}
df = pd.DataFrame(data = d)
# move the origin
x = df["X"] - df["X"][0]
y = df["Y"] - df["Y"][0]
df["theta"] = np.arctan2(y, x)
df["aplha"] = np.degrees(df["theta"])
df
我试图找到 2D vector
的旋转 angle
。我发现了一些使用 3D vectors
的问题。下面的df
表示以第一个row
为原点的单个vector
。
d = ({
'X' : [10,12.5,17,20,16,14,13,8,7],
'Y' : [10,12,13,8,6,7,8,8,9],
})
df = pd.DataFrame(data = d)
我可以使用以下等式旋转向量:
angle = x
theta = (x/180) * numpy.pi
rotMatrix = numpy.array([[numpy.cos(theta), -numpy.sin(theta)],
[numpy.sin(theta), numpy.cos(theta)]])
但我不确定如何使用上面列出的坐标在每个时间点找到 angle
。抱歉使用 df
。它复制了我的实际 dataset
首先你应该将原点移动到(0, 0)
,然后你可以使用np.arctan2()
计算角度并正确定义象限。结果已经以弧度 (theta) 为单位,因此您不需要以度数 (alpha) 为单位。
d = {'X' : [10,12.5,17,20,16,14,13,8,7],
'Y' : [10.,12,13,8,6,7,8,8,9]}
df = pd.DataFrame(data = d)
# move the origin
x = df["X"] - df["X"][0]
y = df["Y"] - df["Y"][0]
df["theta"] = np.arctan2(y, x)
df["aplha"] = np.degrees(df["theta"])
df