如何在Python中把弧度转换为度数

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弧度是数学中的一个天使单位。一个弧度的定义是:从圆心出发,截取长度与圆的半径相等的弧线所减去的角度。在处理圆或任何形状时,将弧度转换为度是最常用的转换方法之一。因此,在本教程中,我们将看到numpy degrees()函数,以及如何使用它从弧度转换为度数。

如何在Python中从弧度转换为度数

要在Python中把角度从弧度转换为度数,请使用Numpy degrees()方法。Numpy方法中的degrees()将一个角度从弧度转换为度数。因此,你需要提供任何弧度的值,degrees()函数返回该值的度数。

Numpy degrees()

Numpy degrees()是一个数学函数,用于将Python中的角度从弧度转换为度数。np.degrees()方法最多接受两个参数,并返回一个与输入数组相同大小的数组。

语法

numpy.degrees(arr[, out]) = ufunc ‘degrees’)

参数

degrees()函数最多需要两个主要参数。

  1. arr:这是一个数组,其元素被转换为度数。
  2. out:结果将被存储在一个位置。如果给定,输入广播的形状必须在。如果返回刚分配的数组,除非收到或tuple(只可能作为关键字参数)的长度必须等于输出。

返回值

degrees()函数返回一个与输入数组大小相同的数组,包含度数值以代替弧度值,但返回值将是浮点数数据类型。

使用degrees()将角度从弧度转换为度数

请看下面的代码:

#Program to show the working of degrees()
import numpy as np
import math

#Storing value of pi in x
x = math.pi

#declaring array
arr = [0, x / 4, x / 3, x / 2, x]
#Printing array
print(arr)

#Now we will convert radian values to degree
arr1 = np.degrees(arr)

#Printing degree values
print("New array is:")
print(arr1)

输出

[0, 0.7853981633974483, 1.0471975511965976, 1.5707963267948966, 3.141592653589793]
New array is:
[  0.  45.  60.  90. 180.]

解释

在这个程序中,我们将π值(约3.14)存储在一个变量x中;我们使用x的值来存储数组的值。因此,这就是为什么我们将x的值划分为不同的度数。

所以在声明数组后,我们将所有弧度值转换成度数,然后打印出来。

寻找三角形第三角的程序

请看下面的代码:

#Given values of two angles of a triangle
#We have to find the value of the 3rd angle of the triangle
import numpy as np
import math

#Storing value of pi in x
x = math.pi

#declaring array
arr = [x / 4, x / 2]
#Printing array
print(arr)
#Now we will convert radian values to degree
arr1 = np.degrees(arr)
#Printing degree values
print("New array is:")
print(arr1)

sum_two = np.sum(arr1)

#Printing value of the third angle
print("The third angle is: ", 180 - sum_two)

输出

[0.7853981633974483, 1.5707963267948966]
New array is:
[45. 90.]
The third angle is :  45.0

解释

在这个例子中,当提供其他两个角度值时,这个程序将计算出一个矩形的第三个角度值。我们在数组中分配了弧度值,然后打印了弧度值的数组。

然后我们将它们转换为度数。并计算这两个度数的总和。

我们知道,矩形的总角值是180度;我们用180减去总和,然后打印出第三个角的值。

这个np.degree()教程就到此为止。

参见

NumPy absolute()

NumPy ceil()

NumPy float_power()

NumPy power()

NumPy floor()