本文简要介绍 python 语言中 scipy.spatial.transform.Rotation.apply
的用法。
用法:
Rotation.apply(self, vectors, inverse=False)#
将此旋转应用于一组向量。
如果原始帧通过这个旋转旋转到最终帧,那么它对向量的应用可以通过两种方式看到:
As a projection of vector components expressed in the final frame to the original frame.
As the physical rotation of a vector being glued to the original frame as it rotates. In this case the vector components are expressed in the original frame before and after the rotation.
在旋转矩阵方面,此应用程序与
self.as_matrix().dot(vectors)
相同。- vectors: 数组,形状 (3,) 或 (N, 3)
每个向量[i]代表 3D 空间中的一个向量。单个向量可以用形状 (3, ) 或 (1, 3) 指定。给定的旋转数和向量数必须遵循标准 numpy 广播规则:其中之一等于 1,或者两者都彼此相等。
- inverse: 布尔值,可选
如果为 True,则将旋转的倒数应用于输入向量。默认为假。
- rotated_vectors: ndarray,形状 (3,) 或 (N, 3)
对输入向量应用旋转的结果。形状取决于以下情况:
If object contains a single rotation (as opposed to a stack with a single rotation) and a single vector is specified with shape
(3,)
, then rotated_vectors has shape(3,)
.In all other cases, rotated_vectors has shape
(N, 3)
, whereN
is either the number of rotations or vectors.
参数 ::
返回 ::
例子:
>>> from scipy.spatial.transform import Rotation as R >>> import numpy as np
应用于单个向量的单次旋转:
>>> vector = np.array([1, 0, 0]) >>> r = R.from_rotvec([0, 0, np.pi/2]) >>> r.as_matrix() array([[ 2.22044605e-16, -1.00000000e+00, 0.00000000e+00], [ 1.00000000e+00, 2.22044605e-16, 0.00000000e+00], [ 0.00000000e+00, 0.00000000e+00, 1.00000000e+00]]) >>> r.apply(vector) array([2.22044605e-16, 1.00000000e+00, 0.00000000e+00]) >>> r.apply(vector).shape (3,)
应用于多个向量的单次旋转:
>>> vectors = np.array([ ... [1, 0, 0], ... [1, 2, 3]]) >>> r = R.from_rotvec([0, 0, np.pi/4]) >>> r.as_matrix() array([[ 0.70710678, -0.70710678, 0. ], [ 0.70710678, 0.70710678, 0. ], [ 0. , 0. , 1. ]]) >>> r.apply(vectors) array([[ 0.70710678, 0.70710678, 0. ], [-0.70710678, 2.12132034, 3. ]]) >>> r.apply(vectors).shape (2, 3)
单个向量上的多次旋转:
>>> r = R.from_rotvec([[0, 0, np.pi/4], [np.pi/2, 0, 0]]) >>> vector = np.array([1,2,3]) >>> r.as_matrix() array([[[ 7.07106781e-01, -7.07106781e-01, 0.00000000e+00], [ 7.07106781e-01, 7.07106781e-01, 0.00000000e+00], [ 0.00000000e+00, 0.00000000e+00, 1.00000000e+00]], [[ 1.00000000e+00, 0.00000000e+00, 0.00000000e+00], [ 0.00000000e+00, 2.22044605e-16, -1.00000000e+00], [ 0.00000000e+00, 1.00000000e+00, 2.22044605e-16]]]) >>> r.apply(vector) array([[-0.70710678, 2.12132034, 3. ], [ 1. , -3. , 2. ]]) >>> r.apply(vector).shape (2, 3)
多个向量上的多次旋转。每次旋转都应用于相应的向量:
>>> r = R.from_euler('zxy', [ ... [0, 0, 90], ... [45, 30, 60]], degrees=True) >>> vectors = [ ... [1, 2, 3], ... [1, 0, -1]] >>> r.apply(vectors) array([[ 3. , 2. , -1. ], [-0.09026039, 1.11237244, -0.86860844]]) >>> r.apply(vectors).shape (2, 3)
也可以应用反向旋转:
>>> r = R.from_euler('zxy', [ ... [0, 0, 90], ... [45, 30, 60]], degrees=True) >>> vectors = [ ... [1, 2, 3], ... [1, 0, -1]] >>> r.apply(vectors, inverse=True) array([[-3. , 2. , 1. ], [ 1.09533535, -0.8365163 , 0.3169873 ]])
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注:本文由纯净天空筛选整理自scipy.org大神的英文原创作品 scipy.spatial.transform.Rotation.apply。非经特殊声明,原始代码版权归原作者所有,本译文未经允许或授权,请勿转载或复制。