polar-coordinates

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matplotlibをPythonでthis answerのスタイルで使用して時計のようにデータをプロットしようとしています。私はデータをプロットするときに奇妙な動作に気付きました。データ点は正しいy値を有していたが、正しいx値、すなわち時刻に現れなかった。私は最初に自分のデータが間違っていると思っていましたが、私の問題を次の作業例で再現すると、間違いは別の場所になければならないという結論に達しま

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Matlabは大きさと角度を複素数にします

私は複素数の大きさを保持する変数と、複素数の角度を保持する別個の変数を持っています。極性複素数を形成するために2つを一緒に加える方法はありますか？それとも長方形の複素数にすることができますか？

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極座標グラフ座標を接続する

私のプログラムは極座標グラフウィンドウです。私の問題は、グラフr=a*sin(b*theta)の場合です。私の具体的な例はa=12とb=8です。私は次に描かれたポイントを接続すると、私は何かのショー以下の取得：ラインが素敵に見えますが、正しくない花びら、全体に描かれているように見えます。以下の点や線を描画するコードである： for(int i=0; i< ptr.size(); i++){

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gnuplotは：ポーラープロットを示す変数は、私は角度のデータセットを持っている

私は極座標プロットとして表すしたいという範囲の範囲です。次のように形式は： [Radius]\t[Range 1 lower] [Range 1 upper]\t[Range 2 lower] [Range 2 upper]... 典型的なデータラインが次のようになります 1.181 0 0 31.8196 38.3883 141.612 148.18 180 180 211.82 218.

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ビジュアルベーシックで極座標を使用して描画中の原点を移動する

極座標を使用してピザにペッパーノーズを描こうとしていますが、原点を移動する際に問題があります。ここに私のコードは次のとおりです。私はポイントを移動する方法任意のアイデア： If pTopping = True Then Dim counter = 0 Dim imgPic(3) As Image imgPic(0) = pepperoniOne imgPi

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ソートのキーとしてパラメータを変更する関数を使用する

私は極小値に応じてx-y平面内のポイントのリストを、最小y値を持つリストから選択したポイントでソートしようとしています。私はその可能な場合、私は思っていた二つの点 def theta(pointA, pointB): dx = pointB[0] - pointA[0] dy = pointB[1] - pointA[1] if abs(dx) < 1.e-6 a

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Rの極座標変換画像R

Rの画像（行列として表現）を極座標空間に変換しようとしていますが、原点は0,0（左上隅）です。 0：私はこれを期待すると： x0 = as.vector(col(x)) y0 = as.vector(row(x)) r = sqrt((x0^2) + (y0^2) )#x a = atan(y0/x0)#y m = as.matrix(data.frame(y=a, x=r))

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密度マップをRで極座標にプロットする方法は？

私は（私は私のポストに数字を埋め込むことが許されていないよ、それを見るためにリンクをクリックしてください）density map in polar coordinatesのような姿を構築したいです。それは極座標の密度マップです。私はRに慣れていないよ、でも私はthis postを見つけたので、私はまだ私が欲しいものを手に入れる方法がわかりません。は今のところ、私はデカルト座標での散乱データを持っ

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Pythonヒートマップ

放物線f（r）= r ** 2を2D極ヒートマップとしてプロットしたいと思います。私が期待した出力は、私が書かれているコードが from pylab import* from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D ax = Axes3D(figure()) rad=linspace(0,5,100) azm=linspace(0,2*pi,100) r,

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円柱に属する点をマークするアルゴリズムを提案できますか？

いくつかの円筒形があるところには、3次元の点群があります。ポイント（x、y、z）座標のそれぞれに文法的にアクセスできます。 zは[minz..maxz] if (z > maxz || z < minz) return false; 内であれば点は中心(centerX,centerY)の円とradious R内にあるかどうかを判定