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笛卡尔坐标系
对于平面坐标系,任一射线OP与x轴夹角
θ
的范围,可以取[0,2π)或者(-π,π],如无特殊说明, 我们统一使用后者。
将笛卡尔空间坐标系中的点
Pc = ( x , y , z )
表示成球体坐标系中的形式
Ps = ( θ , ϕ , r )
。
其中
根据球坐标的定义,要求
θ∈[−π,π],ϕ∈[−π/2,π/2] ,r∈[0 , +∞)
。
对于
θ
,正切函数的周期是 π,因此反正切函数 arctan 一般也只取一个周期,其定义域是 R,值域是(−π/2 , π/2) 。为了解决这个问题,引入了 Arctan 函数,也就是 arctan2 函数。
atan2 函数的使用 atan2(delta_y , delta_x)
import math
a = math.atan2(400,-692.820)# 2.6179936760992044
angle = a/math.pi*180# 149.99998843242386
atan 函数的使用 atan(delta_y / delta_x)
import math
delta_y =400
delta_x =-692.820if delta_x ==0:
b = math.pi /2.0
angle = b/math.pi*180if delta_y ==0:
angle =0.0elif delta_y <0:
angle -=180else:
b = math.atan(delta_y/delta_x)
angle = b/math.pi*180if delta_y >0and delta_x <0:
angle = angle +180if delta_y <0and delta_x <0:
angle = angle -180
b,angle
# (-0.5235989774905888, 149.99998843242386)
atan 和 atan2 的异同
- 参数的个数不同
- 两者返回值都是弧度
- 如果 delta_x等于0,atan2依然可以计算,但是 atan 则需要提前判断,否则就会导致程序出错
- 象限的处理
atan2(b,a)是4象限反正切,它的取值不仅取决于正切值b/a,还取决于点(b,a) 落入哪个象限:
- 当点 (b,a) 落入第一象限(b>0, a>0)时,atan2(b,a)的范围是
0 ~ pi/2
- 当点 (b,a)落入第二象限(b>0, a<0)时,atan2(b,a)的范围是
pi/2 ~ pi
- 当点 (b,a)落入第三象限(b<0, a<0)时,atan2(b,a)的范围是
-pi~-pi/2
- 当点 (b,a) 落入第四象限(b<0, a>0)时,atan2(b,a)的范围是
-pi/2~0
而 atan(b/a) 仅仅根据正切值为a/b求出对应的角度 (可以看作仅仅是2象限反正切):
- 当 b/a > 0 时,atan(b/a)取值范围是
0 ~ pi/2
- 当 b/a < 0 时,atan(b/a)取值范围是
-pi/2~0
取值范围
- 点 (b,a) 落入
第一象限 (b>0, a>0)
或第四象限(b<0, a>0)
时,atan2(b,a) = atan(b/a)
- 点 (b,a) 落入
第二象限 (b>0, a<0)
,b/a<0,故atan(b/a)取值范围始终是-pi/2~0
,然而,atan2(b,a)的范围是pi/2 ~ pi
,故atan(b/a) 计算角度值要加180。 - 点 (b,a) 落入
第三象限(b<0, a<0)
,b/a>0,故 atan(b/a) 取值范围是0 ~ pi/2
,而此时atan2(b,a)的范围是-pi~-pi/2
,故atan(b/a) 计算角度值要减180。
结论: atan 和 atan2函数,建议用 atan2函数
参考文章:
- python中 math模块下 atan 和 atan2的区别
- Python中的弧度转化以及三角函数
- python 计算方位角实例(根据两点的坐标计算)
- Arctan的快速近似算法
- Numpy中arctan和arctan2的区别
- 四象限 Arctan 函数
- atan2相关知识汇总
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