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python - numpy 角度函数为相同的输入返回不同的答案？

问题描述

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]，那么为什么输出之一是-np.pi？

标签： pythonnumpyangle

解决方案

如果您查看的来源，np.angle它使用了该功能np.arctan2。现在，根据numpy docs，np.arctan2使用具有以下规则的底层 C 库：

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: +/- 0
x: <0
angle: +/- pi

现在，如果您尝试：

a = 55.74947517067784019673
print(f'{-a == -1 * a}, {np.angle(-a)}, {np.angle(-1 * a)}')
#True, 3.141592653589793, 3.141592653589793

如果你尝试：

a = 55.74947517067784019673 + 0j
print(-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

这与库协议是内联的。

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，范围为[-pi, pi]。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不是构造复数，而只是将浮点数添加到复数（要显式构造复数，请注意整数没有带符号的零，只有浮点数具有）。只是简单地还原符号并且非常不言自明。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)
  • Thencomplex(-1.0, 0.0)*complex(55.5, 0.0)等于complex((-1.0*55.5 - 0.0*0.0), (-1.0*0.0 + 0.0*55.5))等于complex((-55.5 - 0.0), (-0.0 + 0.0))which then 等于complex(-55.5, 0.0)。

请注意，-0.0+0.0等于和符号规则仅适用于此链接0.0中提到的乘法和除法，并在下面的评论中引用。为了更好地理解它，请参阅：

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

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