python - 如何用numpy计算二维向量和OX之间的角度？

Question

假设，我有一个 2D numpy 数组链接:

import numpy as np
v = np.array([1, 2])

我想将其视为二维平面上的向量，具有轴 OX 和 OY。我很好奇，是否有内置或非常优雅的方法来计算向量与轴 OX 之间的角度？角度应该是从-PI 到 PI。

我知道，我可以在 numpy.arctan 的帮助下这样计算:

def calc_phi(v):
    if v[0] > 0:
        return np.arctan(v[1] / v[0])
    else:
        if v[1] > 0:
            if v[0] < 0:
                return np.pi + np.arctan(v[1] / v[0])
            else:
                return np.pi
        elif v[1] < 0:
            if v[0] < 0:
                return -np.pi + np.arctan(v[1] / v[0])
            else:
                return -np.pi
        else:
            return 0.0

但是好像不太优雅，因为我要分别考虑x = 0和x < 0的情况。所以我想，numpy可能有一个特殊的函数来计算它.

Answer 1

您可以使用 np.arctan2 :

np.arctan2(*v)

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但是，由于角度来自 y 轴:

   |->
   |  \   #so this is the positive direction
   |   
-------
   |
   |

图表可能没有帮助

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有必要交换参数以使其计算与 X 的角度:

np.arctan2(v[1], v[0])