Python Numpy将旋转矩阵应用于阵列中的每一行

我有一个旋转矩阵，并使用.dot将它应用于新值。如何将它应用到numpy数组中的每一行？Python Numpy将旋转矩阵应用于阵列中的每一行

numpy的数组类似：

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

想要做这样的事情，for each line in array, rotation_matrix.dot(line)并添加每个行新的阵列

不太熟悉numpy的，所以我敢肯定它的东西很简单，我只是无法把握。

来源

2016-07-14 bhreathn711

'rotation_matrix'的形状是什么？您是否编写了任何代码来实现该伪代码？根据我的理解，你可以尝试：'np.tensordot（rotation_matrix，input_array，axes =（1,1）） '。 – Divakar

将矩阵与旋转矩阵相乘，可以单独旋转所有列。刚转来回，乘，转回到转动的所有行：

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

来源

2016-07-14 11:04:53

正是我需要的，谢谢！ :) – bhreathn711

让我们假设你有一个3x3的旋转矩阵R，和你想矩阵尺寸为3乘向量从数组A行RA，导致旋转矢量大小为3数组B中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)

来源

2016-07-14 11:19:33 Jona

a.dot(rot)

应该做你想要什么。

来源

2016-07-14 12:06:37 Peter

Python Numpy将旋转矩阵应用于阵列中的每一行

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