Python Numpy 将旋转矩阵应用于数组中的每一行

Question

我有一个旋转矩阵，我正在使用 .dot 将其应用于新值。如何将它应用于 numpy 数组中的每一行？

Numpy 数组如下所示：

 [-0.239746 -0.290771 -0.867432]
 [-0.259033 -0.320312 -0.911133]
 [-0.188721 -0.356445 -0.889648]
 [-0.186279 -0.359619 -0.895996]

想要做类似的事情，for each line in array, rotation_matrix.dot(line) 并将每一行添加到新数组

对 Numpy 不太熟悉，所以我敢肯定它很简单，但我无法掌握。

Answer 1

将 a 矩阵与旋转矩阵相乘可单独旋转所有列。只需向前转置、相乘并转回即可旋转所有行：

a = np.array([
 [-0.239746,-0.290771,-0.867432],
 [-0.259033,-0.320312,-0.911133],
 [-0.188721,-0.356445,-0.889648],
 [-0.186279,-0.359619,-0.895996],
])

rot = np.array([
 [0.67151763, 0.1469127, 0.72627869],
 [0.47140706, 0.67151763, -0.57169875],
 [-0.57169875, 0.72627869, 0.38168025],
])

print a

print "-----"

for i in range(a.shape[0]):
    print a[i, :]

print "-----"

for i in range(a.shape[0]):
    print rot.dot(a[i, :])

print "-----"

print rot.dot(a.T).T

Answer 2

假设您有一个 3x3 旋转矩阵 R，并且您想要矩阵乘以大小为 3 的向量作为数组 A 中的行 ra，以在数组 B 中生成大小为 3 的旋转向量 rb：

import numpy as np

# Define numpy array.
A = np.array([[-0.239746, -0.290771, -0.867432],
              [-0.259033, -0.320312, -0.911133],
              [-0.188721, -0.356445, -0.889648],
              [-0.186279, -0.359619, -0.895996]])

# Define resulting zero array B.
B = np.zeros(A.shape)

# Loop over rows and determine rotated vectors.
for ra,rb in zip(A,B):
    rb = np.dot(R,ra)

Answer 3

a.dot(rot)

应该做你想做的。

Python Numpy 将旋转矩阵应用于数组中的每一行

Python Numpy Apply Rotation Matrix to each line in array

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rotational-matrices