问题标签 [polar-coordinates]
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c# - 绘制极坐标曲线 Lemiscate bug
我正在尝试绘制lemiscate。我的代码没有正确绘制曲线。为什么线在点 0,0(左角)开始或结束?
matlab - MATLAB玫瑰图:增加径向增量?
我正在使用rose2.m 制作许多角度直方图。我希望显示每个箱中元素数量的比例范围在 0-50 之间,以 10 为增量递增,对于所有地块,即使特定地块上的最大元素数小于 50。有谁知道如何请问我可以这样做吗?谢谢。
javascript - 在 HTML5 画布中创建粒子以遵循圆形路径
好的,所以我正在学习 HTML5,我想更新我的作品集,让它拥有一个移动的黑洞,而不是一个静态的黑洞。我本可以直接拍摄照片并在画布中旋转它,但我认为如果我在没有图像的情况下完成这一切会更好。我遇到的主要问题是我似乎无法理解如何计算(并因此更新)每个粒子沿圆形路径的路径。
我已经阅读了从极坐标转换为笛卡尔坐标的方程式,但显然我做错了。
以下是最相关的代码片段:
粒子类
初始化正在使用的粒子的函数
不断调用以更新画布并绘制点的函数
我已经设置了代码,所以我可以暂停和播放,这会打开和关闭更新方法。由于某种原因,在播放(它正在更新)时,我在画布上看不到任何东西,但是当我暂停时,所有的点都会出现。所以这是第一个问题,我认为这可能与速度太高有关,所以我将其放下,但在更新期间我无法看到粒子。每次我播放然后暂停时,点就会出现,它们没有旋转而是沿着 x 轴向右移动......我输出粒子的 x 和 y 坐标,似乎只有 x 值正在更新,并且只会上升。这解释了他们的动作。
所以我的两个问题是:
如何根据每个粒子与圆心的距离、速度和当前 xy 坐标,让每个粒子遵循自己的圆形路径。
如何在遵循上述路径时显示粒子(由于某种原因,它们根本不显示,可能是因为它们的速度?)
我的最终目标是有一个空的内圈,然后靠近内圈半径的大量粒子快速移动。然后,当你移到黑洞的外半径时,粒子就会减少,那里的粒子移动得更慢。我整天都在寻找教程,除了圆形路径的方程之外,我没有发现太多相关的东西。但我似乎无法让它发挥作用。
任何解决类似问题的见解或参考我都会非常感激。感谢您抽时间阅读。
-艾伦
c - 对为什么这部分代码是必要的感到困惑?
以下是将笛卡尔坐标转换为极坐标的代码。else if 语句 (y>0) = pi/2 else -pi/2 ... 这两行的相关性是什么?当然,您只需要 theta = atan(y/x) 和 r = sqrt(x^2 + y^2) 来确定正确的 theta 和 r?当我进入调试并放置检查点以查看代码如何运行时,似乎这部分也从未使用过......
有人可以阐明这些行的相关性吗?
谢谢。
这是应用程序的代码;
image - 在 MATLAB 中绘制极坐标图像
我有 1024 X 256 极坐标数据(行 - 半径,列角度),我需要将其绘制为图像。我从文件交换处获得了一个 m 文件,可以执行此操作(单击此处)。但是,对于大图像,它确实很慢。我相信有一种快速的方法可以使用我正在努力使用的 surf 功能来做到这一点。(见下面的代码)
结果似乎不正确。
知道我做错了什么吗?谢谢!
python - 立体太阳图 matplotlib 极坐标图 python
我正在尝试创建一个类似于这些的简单立体太阳路径图: http ://wiki.naturalfrequency.com/wiki/Sun-Path_Diagram
我可以旋转极坐标图并将比例设置为 90。如何反转 y 轴?当前轴从 0>90 开始,如何将轴反转为 90>0 以表示方位角?
我试过了:
此外,我将如何创建立体投影而不是等距投影?
我的代码:
目前我的代码似乎甚至没有正确绘制线条,我是否需要将角度或度数转换为其他东西?
任何帮助是极大的赞赏。
matlab - 将图像转换为极坐标的示例明确地做到这一点 - 想要一个光滑的矩阵方法
我正在尝试将图像从笛卡尔坐标转换为极坐标。
我知道如何使用 for 循环明确地做到这一点,但我正在寻找更紧凑的东西。
我想做类似的事情:
但这显然行不通。
基本上我希望能够在网格上索引 CartImage。
然后将在网格上定义极坐标图像。
javascript - 根据方向和距离(矢量)获取点坐标
我需要找到第二个点的坐标。我知道弧度中点之间的角度,我也知道向量的长度。
如果有人能指出我的解决方案,我将不胜感激。
r - 更改polar.plot中的轴长度?
我想在 R 中绘制一个极坐标图。
我找到了具有 polar.plot 的 plotrix,但我对任何其他解决方案持开放态度。
即使我有几千个点,它也可以很好地绘制一个多边形,太棒了!
我的问题:如何更改径向轴的起始值?即,怎么ylim
办polar.plot
?
r - 平滑周期性时间序列的适当方法?
我有一个周期性的时间序列,几年内的气温,我希望能够预测它的未来值。
我已经计算了一年中每个小时的可用年份的平均值,这很好,但它显然很嘈杂,因为我只有 4 年的数据。
- 一种前进的方法可能是进行高斯平滑,但更好的选择可能是拟合样条曲线。
- 我搜索并发现
lm.circular
,这看起来像是一个可行的解决方案候选者。
- 它没有任何指定公式的方法,因此无法要求它适合样条曲线。
- 我尝试
lm.circular
使用一阶多项式,但出现了一个实际问题:内存不足。请注意,标准lm
几乎是即时的,并且在相同的数据上不使用明显的内存 - 我还尝试要求它适合 Von Mises (type='cl'),它要求我提供一个 'init' 参数,我无法从描述中真正理解我应该在 'init' 中输入什么?
- 使用法线
lm
并不是一个真正的选择,因为它在周期的任何一端都会产生可怕的结果。 - 我想另一种可能性是使用 ets/HoltWinters,时间序列频率等于一年中的小时数?
我不太确定哪种方式是最好的前进方式,但我怀疑这是一个非常普遍的问题,并且可能有非常标准的方法来处理它?