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我看到有人问过类似的问题,但我还没有找到可以帮助我的答案。我正在尝试使用点积方法找到两个向量之间的角度。
import math as m
import numpy as np
def mag(x):
return np.sqrt(np.sum(i**2 for i in x))
u = np.array([1,1,1])
v = np.array([-1,-1,-1])
theta = m.degrees(np.arccos(np.dot(u,v) / (mag(u) * mag(v))))
它适用于大多数情况,但是当我将 u 和 v 设置为相距 180 度(如上)的向量时,我得到 ValueError:数学域错误。我从 m.acos 切换到 np.arccos (如上),它返回 NaN 但它本质上是相同的问题。我知道这是由于浮点舍入错误导致的值略低于 -1,这超出了 acos/arrcos 的域,但我不知道该怎么做。
print('theta = ', theta)
print('magnitude product = ', mag(u) * mag(v))
print('dot product = ', np.dot(u,v))
print('dot prod / mag prod = ', np.dot(u,v) / (mag(u) * mag(v)))
print('dot prod / mag prod < -1.0 = ', (np.dot(u,v) / (mag(u) * mag(v))) < -1.0)
theta = nan
magnitude product = 3.0
dot product = -3
dot prod / mag prod = -1.0
dot prod / mag prod < -1.0 = True
我尝试过使用十进制模块,但到目前为止只能让事情变得更糟。我无法想象这是一个不寻常的问题,所以我猜测某处有一个好的、干净的解决方案,但我就是找不到。
最佳答案
问题在于 float 。 np.dot(u,v)/(mag(u) * mag(v))
的结果可能类似于 -1.000000000000002
这对于 acos 来说是无效数字(因为 cos 必须在 [-1, 1] 范围内)
我建议你使用 np.clip
:
def mag(x):
return np.sqrt(np.sum(i ** 2 for i in x))
u = np.array([1, 1, 1])
v = np.array([-1, -1, -1])
cos = np.dot(u, v) / (mag(u) * mag(v))
cos = np.clip(cos, -1, 1)
rad = np.arccos(cos) # or m.acos(cos)
print(rad)
theta = m.degrees(rad)
print(theta)
关于python - ValueError:来自 math.acos 的数学域错误和来自 numpy.arccos 的 NaN,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/48235232/
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我是一名优秀的程序员,十分优秀!