Numpy: 기능 요청: 좌표계 변환을 위한 numpy 단순 기능에 추가

에 만든 2014년 10월 24일 · 14코멘트 · 출처: numpy/numpy

numpy 수학적 루틴 의 일부로 이러한 기능을 사용하는 것이 편리할 것입니다.

cart2pol -- 데카르트를 극좌표로 변환

def cart2pol(x, y):
    theta = np.arctan2(y, x)
    rho = np.hypot(x, y)
    return theta, rho

pol2cart -- 극좌표를 데카르트 좌표로 변환

def pol2cart(theta, rho):
    x = rho * np.cos(theta)
    y = rho * np.sin(theta)
    return x, y

cart2sph -- 데카르트 좌표를 구면 좌표로 변환

def cart2sph(x, y, z):
    hxy = np.hypot(x, y)
    r = np.hypot(hxy, z)
    el = np.arctan2(z, hxy)
    az = np.arctan2(y, x)
    return az, el, r

sph2cart -- 구형을 데카르트 좌표로 변환

def sph2cart(az, el, r):
    rcos_theta = r * np.cos(el)
    x = rcos_theta * np.cos(az)
    y = rcos_theta * np.sin(az)
    z = r * np.sin(el)
    return x, y, z

01 - Enhancement numpy.lib

출처

espdev

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가장 유용한 댓글

나는 당신이 무슨 말을 하는지 이해합니다. 그러나 이러한 기능은 기하학적 알고리즘, 컴퓨터 그래픽 소프트웨어 등에서 좌표계로 작업할 때 매우 자주 사용됩니다. n차원에 대한 일반화는 드물게 필요합니다. MATLAB에는 이러한 기능 이 존재 하며 오히려 편리합니다. 저는 이러한 함수를 rad2deg 및 deg2rad와 같은 간단한 수학적 루틴으로 간주합니다. 이 함수들은 아시다시피 자주 사용되는 함수이며 numpy에 존재합니다 .

espdev 에 2014년 10월 24일

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모든 14 댓글

이것이 numpy에 있어야 하는 것인지 확실하지 않습니다. 기능은 최적으로 구현하기에 충분히 간단합니다.
우리가 그것들을 추가한다면 어떤 변환을 추가할 것인가에 대한 선을 그어야 합니까? 그것들의 무한한 양이 있습니다.

juliantaylor 에 2014년 10월 24일

👎2 😕1

구면 변환에만 선을 긋더라도 여기에 표시되지 않은 다양한 규칙이 있습니다. 나는 이러한 함수가 실제로 내부적으로(예: astropy) 사용하고 코드를 통해 특정 규칙을 따르는 패키지에 더 적합하다고 생각합니다.

rkern 에 2014년 10월 24일

👍2

espdev 에 2014년 10월 24일

👍7

일반적으로 numpy에는 기본 유틸리티를 위한 장소가 있습니다.
물건. 분명히 선을 정확히 어디에 그어야 하는지에 대한 질문이 있습니다.
그러나 우리는 적어도 이와 같은 것을 포함해야 하고 포함해야 합니다. (극단적으로
예를 들어 np.pi를 내보내는 이유는 무엇입니까? 사용자가 다음과 같은 경우 다시 구현하는 것은 간단합니다.
그들은 그것을 필요로 하지만 그렇게 하도록 강요하는 것은 성가신 낭비일 것입니다.
그들의 시간)

따라서 선을 그리려면 실제로 일부를 기반으로 선을 그려야 합니다.
원칙 IMO.

이러한 종류의 단순 도우미에 대해 고려해야 할 몇 가지 잠재적 기준:

광범위한 사용자 계층을 대상으로 합니까?
이 사용자는 동일한 규칙 집합을 사용합니까?
명백한 API가 하나만 있습니까?
최적의 구현이 하나만 있습니까?
이 최적을 달성하는 데 성가신 성가신 것이 있습니까?
구현? (OP의 pol2cart는 불필요한 복사본을 만듭니다.)
그들은 우리에게 지속적인 유지 보수 부담이됩니까? (이건 좀
위의 몇 가지 점의 상위 집합입니다.)

나는 이 기능들이 이러한 기준에서 꽤 좋은 점수를 받았다고 생각한다. 모두 사용
극좌표는 때때로 우리가 구현한 것에 대해 아무도 불평하지 않을 것입니다.
그것들이 잘못되었습니다. 필요할 때마다 공식을 다시 확인하는 것은
짜증나는 시간낭비 등

내가 불확실한 한 가지는 모든 사람이 동일한 규칙을 사용하는지 여부입니다.
구면 좌표와 데카르트 좌표 간의 매핑 - 아는 사람 있나요?
나는 서로 다른 기호 규칙을 가진 다른 커뮤니티를 상상할 수 있습니다.
무엇이든, 나는 거의 사용하지 않습니다.
2014년 10월 24일 21시 4분에 "Evgeny Prilepin" [email protected] 이 다음과 같이 썼습니다.

나는 당신이 무슨 말을 하는지 이해합니다. 그러나 이러한 기능을 사용하는
기하학적 좌표계로 작업하는 동안 매우 자주
알고리즘, 컴퓨터 그래픽 소프트웨어 등 n차원의 일반화
드물게 필요합니다. MATLAB에는 이러한 함수가 존재합니다.
http://www.mathworks.com/help/matlab/cartesian-coordinate-system-conversion.html
그리고 나는 그것들이 오히려 편리하다고 말해야 합니다. 나는 이러한 기능을 고려
예를 들어, rad2deg 함수와 같은 간단한 수학 루틴으로
데그2라드. 이 기능들은 아시다시피 자주 사용되는 기능이며
존재하다
http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.rad2deg.html#numpy.rad2deg
numpy에서.
—
이 이메일에 직접 답장하거나 GitHub에서 확인하세요.
https://github.com/numpy/numpy/issues/5228#issuecomment -60441622.

njsmith 에 2014년 10월 25일

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불행히도 구형 좌표를 처리하는 데 사용되는 규칙이 꽤 있습니다. http://en.wikipedia.org/wiki/Spherical_coordinate_system

사용자가 원하는 특정 구면 좌표 변환을 정의하도록 하는 것이 더 낫다고 생각합니다.

shoyer 에 2014년 10월 30일

"적절한" 형식이 무엇인지 지정하는 ISO 표준도 있습니다... 반환되는 내용이 명확하게 문서화되어 있는 한 여러 규칙이 실제로 문제라고 생각하지 않습니다. 한 규칙에서 다른 규칙으로 전환하는 것이 훨씬 쉽습니다. 직교 좌표를 가능한 구 좌표 시스템 중 하나로 변환하는 것보다

반면에 numpy에서 이 피팅을 소수의 독립 실행형 함수로 보지 않습니다. 극좌표는 특히 복소수와 관련이 있을 수 있지만 구면 좌표는 그렇지 않습니다.

jaimefrio 에 2014년 10월 30일

글쎄, 나는 오히려 당신에게 동의하는 경향이 있습니다. 이제 구면 좌표의 기능에 대해 논의하지 맙시다. 그러나 극좌표의 기능은 많은 경우에 적용될 수 있다.

espdev 에 2014년 10월 31일

np.linalg.norm 에는 5가지 다른 규범이 구현되어 있습니까? 왜 몇 가지 좌표 변환을 추가할 수 없는지 모르겠습니다. 옵션 없이 수행하더라도 단순 x,y -> r*cos(theta),sin(theta) 및 그 역함수의 유용성에 대한 진지한 논의는 없다고 생각합니다. 이것이 세계에서 가장 많이 사용되는 직접적인 좌표 변환이 아니라면 놀랄 것입니다.

michaelaye 에 2016년 02월 20일

반면에 numpy에서 이 피팅을 소수의 독립 실행형 함수로 보지 않습니다. 극좌표는 특히 복소수와 관련이 있을 수 있지만 구면 좌표는 그렇지 않습니다.

이에 동의합니다. 대부분의 사람들은 극좌표 변환을 추가하는 데 중립에서 긍정적으로 보입니다. 따라서 누군가가 구체적인 제안을 하고 구현 작업을 하고 싶다면 환영한다고 생각합니다.

다른 생각:

극좌표의 경우에도 명확하게 문서화해야 하는 몇 가지 규칙이 있습니다(각도 또는 라디안, 간격 [0, 2pi) 또는 [-pi, pi) ). 나는 아마 [-pi, pi) 을 선호할 것입니다.
함수를 최상위 numpy 대신 numpy.lib 네임스페이스에 넣는 것을 고려할 수 있습니다.

rgommers 에 2016년 02월 20일

astropy에서 좌표 변환의 속도 향상에 대해 논의하면서 이것을 발견했으며(https://github.com/astropy/astropy/pull/5735) sincos (#2626) 및 "exponent 허수"(#5625).

한 가지 제안은 cmath [1]을(를) 따라 시작하여 np.rect 및 np.polar 를 소개하고 이들에서 작업하는 것입니다(현재 이 두 가지와 np.phase 를 제외한 모든 것을 다룹니다. cmath ).

[1] https://docs.python.org/3.5/library/cmath.html#conversions -to-and-from-polar-coordinates

mhvk 에 2017년 01월 25일

👍2

이러한 도우미의 3D 버전도 도움이 될 것입니다.

felixdivo 에 2018년 05월 30일

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안녕하세요, 저는 여기에서 처음이고 딥 러닝에 빠져 있기 때문에이 질문이 있습니다.
고정되어 있는 USB HD 카메라로 물체를 감지하기 위해 tensorflow를 사용하고 있습니다.
물체 중심의 좌표를 얻고 로봇이 해당 좌표로 이동하기를 원합니다. 이 목적을 위해 어떤 변환을 사용해야 합니까?
로봇에서 매뉴얼당 데카르트인 XYZ 좌표를 사용하고 있습니다. tensorflow, cartesian, pixel 또는 무엇에서 어떤 좌표를 얻었는지 확실하지 않습니까?

감사 해요

fdkssdks 에 2018년 08월 31일

@fdkssdks 이러한 질문을 하는 곳이 잘못되었습니다. stackoverflow를 사용해 보세요.

charris 에 2018년 08월 31일

또는 여기: Tensorflow API 문서 .

felixdivo 에 2018년 09월 01일

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