Ángulos entre dos vectores n-dimensionales en Python

angle

Question

Necesito determinar el ángulo (s) entre dos vectores n-dimensionales en Python. Por ejemplo, la entrada puede ser de dos listas como la siguiente: [1,2,3,4] y [6,7,8,9] .

Answer 1

La otra posibilidad es usar solo numpy y te da el ángulo interior

import numpy as np
p0 = [3.5, 6.7]
p1 = [7.9, 8.4]
p2 = [10.8, 4.8]
''''''
compute angle (in degrees) for p0p1p2 corner
Inputs:
p0,p1,p2 - points in the form of [x,y]
''''''
v0 = np.array(p0) - np.array(p1)
v1 = np.array(p2) - np.array(p1)
angle = np.math.atan2(np.linalg.det([v0,v1]),np.dot(v0,v1))
print np.degrees(angle)

y aquí está el resultado:

In [2]: p0, p1, p2 = [3.5, 6.7], [7.9, 8.4], [10.8, 4.8]
In [3]: v0 = np.array(p0) - np.array(p1)
In [4]: v1 = np.array(p2) - np.array(p1)
In [5]: v0
Out[5]: array([-4.4, -1.7])
In [6]: v1
Out[6]: array([ 2.9, -3.6])
In [7]: angle = np.math.atan2(np.linalg.det([v0,v1]),np.dot(v0,v1))
In [8]: angle
Out[8]: 1.8802197318858924
In [9]: np.degrees(angle)
Out[9]: 107.72865519428085

Answer 2

Usando numpy (muy recomendado), harías:

from numpy import (array, dot, arccos, clip)
from numpy.linalg import norm
u = array([1.,2,3,4])
v = ...
c = dot(u,v)/norm(u)/norm(v) # -> cosine of the angle
angle = arccos(clip(c, -1, 1)) # if you really want the angle

Answer 3

Usar numpy y ocuparse de los errores de redondeo de BandGap:

from numpy.linalg import norm
from numpy import dot
import math
def angle_between(a,b):
arccosInput = dot(a,b)/norm(a)/norm(b)
arccosInput = 1.0 if arccosInput > 1.0 else arccosInput
arccosInput = -1.0 if arccosInput < -1.0 else arccosInput
return math.acos(arccosInput)

Tenga en cuenta que esta función arrojará una excepción si uno de los vectores tiene una magnitud cero (dividido por 0).

Answer 4

Nota : todas las otras respuestas aquí fallarán si los dos vectores tienen la misma dirección (por ejemplo, (1, 0, 0) , (1, 0, 0) ) o direcciones opuestas (por ejemplo, (-1, 0, 0) , (1, 0, 0) ).

Aquí hay una función que manejará correctamente estos casos:

import numpy as np
def unit_vector(vector):
""" Returns the unit vector of the vector. """
return vector / np.linalg.norm(vector)
def angle_between(v1, v2):
""" Returns the angle in radians between vectors ''v1'' and ''v2''::
>>> angle_between((1, 0, 0), (0, 1, 0))
1.5707963267948966
>>> angle_between((1, 0, 0), (1, 0, 0))
0.0
>>> angle_between((1, 0, 0), (-1, 0, 0))
3.141592653589793
"""
v1_u = unit_vector(v1)
v2_u = unit_vector(v2)
return np.arccos(np.clip(np.dot(v1_u, v2_u), -1.0, 1.0))

Answer 5

import math
def dotproduct(v1, v2):
return sum((a*b) for a, b in zip(v1, v2))
def length(v):
return math.sqrt(dotproduct(v, v))
def angle(v1, v2):
return math.acos(dotproduct(v1, v2) / (length(v1) * length(v2)))

Nota : esto fallará cuando los vectores tengan la misma dirección o la dirección opuesta. La implementación correcta está aquí: https://.com/a/13849249/71522