1. 機能紹介
numpy.angle(z, deg=False)
numpy.angle(z, deg=False) 関数は、複素数 に対応する角度 (ラジアン値/角度値) を計算するために使用されます。このうち、z は複素数または複素数の列です。deg が True の場合、複素数に対応する角度値を返します。 deg が False の場合、複素数に対応するラジアン値を返します。deg のデフォルトは False です。つまり、複素数に対応するラジアン値を返します。
2. 複数形の紹介
複素数は a+bj として表すことができます。ここで、a と b はそれぞれ複素数の実数部と虚数部を表す実数です。
実際、複素数 a+bj の実数部 a は平面の横軸に対応し、虚数部 b は平面の縦軸に対応できるため、複素数 a+bj は次のように対応できます。平面内の点 (a,b)。
3. 例
次のように、複素数 6+8j の場合、np.angle(6+8j) によって返される角度の値は α であり、複素数 6-8j の場合、np.angle(6-8j) によって返される角度の値は β です。 。
角度値とラジアン値の換算方法は、ラジアン値＝角度値×π÷180 となりますので、
したがって、複素数 6+8j の場合、np.angle(6+8j) によって返されるラジアン値は α×π÷180 となり、複素数 6-8j の場合、np.angle(6-8j) によって返されるラジアン値は)はβ×π÷180です。
具体的な使い方は以下の通りです。
import numpy as np
import math
a = [6+8j]
hudu = np.angle(a) # 默认返回弧度值
print(hudu)
jiaodu = np.angle(a,deg=True) # 返回角度值
print(jiaodu)
4. np.angle() と math.atan() の関係
上の図を注意深く観察して分析すると、複素数 a+bj のラジアン値の計算には次の関係があることがわかります。
np.angle(a+bj) = math.atan(b/a)
このうち math.atan() は逆正接関数です。具体的な認証コードは以下の通りです。
import numpy as np
import math
a = [6+8j]
print(np.angle(a)) # 默认返回弧度值
print(math.atan(8/6))
5. 関連情報