numpy angle 函数为相同的输入返回不同的答案?

我正在使用 Python 3.7.7 和 numpy 1.19.1。这是代码:

import numpy as np
a = 55.74947517067784019673 + 0j
print(f'{-a == -1 * a}, {np.angle(-a)}, {np.angle(-1 * a)}')

这是输出:

True, -3.141592653589793, 3.141592653589793

我有两个问题:

  1. 为什么角度函数对于相同的输入给出不同的输出?

  2. 根据文档,角度输出范围是(-pi, pi],那么为什么其中一个输出是-np.pi


红颜莎娜
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2回答

长风秋雁

如果您查看 的源代码,np.angle它会使用该函数np.arctan2。现在,根据numpy 文档,np.arctan2使用底层 C 库,它具有以下规则:请注意,+0 和 -0 是不同的浮点数,+inf 和 -inf 也是如此。使用 计算时会导致不同的行为+/-0。因此,在这种情况下,规则是:y: +/- 0x: <0angle: +/- pi现在,如果你尝试:a = 55.74947517067784019673print(f'{-a == -1 * a}, {np.angle(-a)}, {np.angle(-1 * a)}')#True, 3.141592653589793, 3.141592653589793如果你尝试:a = 55.74947517067784019673 + 0jprint(-a)#(-55.74947517067784-0j)print(-1*a)#(-55.74947517067784+0j)print(f'{-a == -1 * a}, {np.angle(-a)}, {np.angle(-1 * a)}')#True, -3.141592653589793, 3.141592653589793这符合库协议。至于你的第二个问题,我想这是一个错字/错误,因为np.arctan2文档说:以弧度为单位的角度数组,在[-pi, pi]范围内。如果 x1 和 x2 都是标量,则这是一个标量。-avs.的解释-1*a:首先,55.74947517067784019673 + 0j不是构造一个复数,而只是将一个浮点数加到一个复数上(要构造一个复数,请明确使用并注意整数没有带符号的零,只有浮点数有)。只是恢复标志并且非常不言自明。让我们看看计算时会发生什么:complex(55.74947517067784019673, 0.0)-a-1*a为简单起见假设a = 55.5 + 0j首先a = 55.5+0j转换为complex(55.5, 0.0)第二-1等于complex(-1.0, 0.0)然后complex(-1.0, 0.0)*complex(55.5, 0.0)等于等于complex((-1.0*55.5 - 0.0*0.0), (-1.0*0.0 + 0.0*55.5))然后complex((-55.5 - 0.0), (-0.0 + 0.0))等于complex(-55.5, 0.0)。请注意,-0.0+0.0等于0.0和符号规则仅适用于乘法和除法,并在下面的评论中引用。为了更好地理解它,请看这个:print(complex(-1.0, -0.0)*complex(55.5, 0.0)) #(-55.5-0j)虚部在哪里(-0.0*55.5 - 1.0*0.0) = (-0.0 - 0.0) = -0.0

红糖糍粑

对于 1) print-a和-1*a,您会发现它们是不同的。-a Out[4]:&nbsp;(-55.74947517067784-0j) -1*a Out[5]:&nbsp;(-55.74947517067784+0j)&nbsp;#&nbsp;note&nbsp;+0j&nbsp;not&nbsp;-0j在不知道 numpy 实现细节的情况下,虚部的符号可能用于计算角度......这可以解释为什么这种退化的情况会给出不同的结果。对于 2) 这对我来说看起来像是一个错误或 doco 错误......
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