如何在 numpy 中旋转索引数组？

Question

我有一个网格，它是一个形状为 (522, 476).

的 numpy 数组

然后我有另一个 numpy 数组，它是形状为 (2, 3866).

的单个 xy 点（网格的索引）的轨迹

我使用 np.rot90(grid) 成功旋转了网格。我的问题是如何以相同的方式旋转轨迹，使各个 xy 点继续与网格对齐。

Answer 1

您可以定义一个旋转函数：

def rotate(origin, point, angle):
    """
    Rotate a point counterclockwise by a given angle around a given origin.

    The angle should be given in radians.
    """
    ox, oy = origin
    px, py = point

    qx = ox + math.cos(angle) * (px - ox) - math.sin(angle) * (py - oy)
    qy = oy + math.sin(angle) * (px - ox) + math.cos(angle) * (py - oy)
    return qx, qy

然后将此函数应用于轨迹的所有 (X,Y) 点。

origin = tuple(0, 0)
newTrajectory = []
for i in range(0:len(trajectory[0])):
    p = tuple(trajectory[i][0], trajectory[i][1])
    newP = rotate(origin, p, math.pi/2)
    row = [newP[0], newP[1]]
    newTrajectory.append(row)

最佳

Answer 2

如果您总是想旋转 90 度一次并且始终保持同一方向（因此 rot90 没有任何其他参数）您可以使用此公式：

idx2 = np.array([[n.shape[0]-1-x[1], x[0]] for x in idx])

假设 idx 是您的索引数组 (2, 3866)，n 是您要索引的网格 (522, 476)。它只是使用单次旋转对元素的作用的知识，即将第一个维度切换到第二个维度，并使第二个维度从第一个维度的末尾算起。

如何在 numpy 中旋转索引数组？

How to rotate an array of indices in numpy?

python

numpy

rotation

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