在Unity3D中,有时候我们需要计算二维向量的夹角.二维向量夹角一般在0~180度之前,可以直接调用Vector2.Angle(Vector2 from, Vector2 to)来计算. 但是在有些场景,我们需要-180~180度的夹角,此时可以用下面的脚本进行计算: float VectorAngle(Vector2 from, Vector2 to) { float angle; Vector3 cross=Vector3.Cross(from, to); angle = Vector2.

说明:三角函数的余弦值Cos我想,每个学计算机的理工人都知道,但是真的明白它的用途,我也是刚明白.每个人在初中或者高中的时候,都有这么个疑惑,学三角函数干什么用的?很直白的答案就是考试用的.而且当时的老师只管教,只管怎么解题,至于将学习的知识运用到生活中,没有这门课堂.最终的结果却是,我们只知道学,不知道用.说来也惭愧啊,我也是看了吴军博士的<数学之美>,才领悟到的.这本书真的给我很多的启发. Cos的用途: 考试用. 通过计算2个向量,可以知道他们的相似度.余弦值越小,则2个向量越垂直,余弦

正则 -180 到180 小数点后无限位/^0$|^-?0\.\d*[1-9]$|^-?[1-9](\.\d*[1-9])?$|^-?[1-9]\d(\.\d*[1-9])?$|^-?1[0-7]\d(\.\d*[1-9])?$|^-?180$/正则 -180 到180 小数点后有限位/^0$|^-?0\.\d*[1-9]$|^-?[1-9](\.[1-9]{1,9})?$|^-?[1-9]\d(\.[1-9]{1,9})?$|^-?1[0-7]\d(\.[1-9]{1,9})?$|^-?180

C 语言里 double atan2(double y,double x) 返回的是原点至点(x,y)的方位角,即与 x 轴的夹角.也可以理解为复数 x+yi 的辐角.返回值的单位为弧度,取值范围为    : Excel 里 ATAN2(x,y)返回的是原点至点(x,y)的方位角.返回值的单位为弧度,取值范围为    . 注意: 1.C 函数与 Excel 函数的参数顺序正好相反: 2.C 函数允许 x.y 同时为零,Excel 不允许 x.y 同时为零. 与 atan 的不同 atan2 比

题目内容: 对于三角形,三边长分别为a, b, c,给定a和b之间的夹角C,则有:.编写程序,使得输入三角形的边a, b, c,可求得夹角C(角度值). 输入格式: 三条边a.b.c的长度值,每个值占一行. 输出格式: 夹角C的值,保留1位小数. 输入样例: 3 4 5 输出样例: 90.0 code:   import math a = float(eval(input('请输入a的边长'))) b = float(eval(input('请输入b的边长'))) c = float(eval(

前面写过C#的. import numpy def GetAngle(sta_point, mid_point, end_point): ma_x = sta_point.X-mid_point.X ma_y = sta_point.Y-mid_point.Y mb_x = end_point.X-mid_point.X mb_y = end_point.Y-mid_point.Y ab_x = sta_point.X-end_point.X ab_y = sta_point.Y-end_poi

  1.余弦距离 余弦距离,也称为余弦相似度,是用向量空间中两个向量夹角的余弦值作为衡量两个个体间差异的大小的度量. 向量,是多维空间中有方向的线段,如果两个向量的方向一致,即夹角接近零,那么这两个向量就相近.而要确定两个向量方向是否一致,这就要用到余弦定理计算向量的夹角. 余弦定理描述了三角形中任何一个夹角和三个边的关系.给定三角形的三条边,可以使用余弦定理求出三角形各个角的角度.假定三角形的三条边为a,b和c,对应的三个角为A,B和C,那么角A的余弦为: 如果将三角形的两边b和c看成是两个向

1. 算法核心思想: 通过计算每个训练样本到待分类样本的距离,选取和待分类样本的距离最近的 K 个训练样本,K个样本中那个类别的训练样本占据着多数, 则表明待分类的样本就属于哪一个类别. KNN算法在类别的决策中, 只与极少数的相邻样本相关.因此,对于类别的样本交叉或重叠较多的待分类样本集来说, KNN较其他算法较为适合.KNN算法的结果很大程度取决于K的选择. K值得取值一般低于训练数据样本数的平方根 1.1:欧式距离,曼哈顿距离和余弦距离: ​ 上图分别为 欧式距离, 曼哈顿距离和余弦距离

[计算几何复习要点] 1.向量加法的几何含意: a+b的释意为:a的尾连上b的头,新建一条从a的尾指向b的头的向量. 2.向量减法的几何含意: a-b的释意为:尾部相连,新建一个从b的头指向a的头的向量. 3.点积,内积: 对于向量a(Xa,Ya).向量b(Xb,Yb),a与b的点积为:Xa*Xb+Ya*Yb. 另外 a*b=|a|*|b|*cos(a与b夹角).通过此公式可通过坐标来计算2向量夹角. 4.叉积.注意,axb 的结果是一个向量. |aXb| = |a|*|b|*sin(a与b夹角

点积.向量夹角: 无论对于空间向量还是平面向量,我们所熟知的是:给出任意两个向量,我们都能够根据公式计算它们的夹角,但是这个夹角必须是将两个向量的起点重合后所夹成的小于等于π的角,可是,这是为什么呢? 它其实来源于如下的定理(这里的定理和证明过程以三维向量为例,对于二维向量,可做完全一致的推导): 证明: 考虑在如下的一个三角形中. 通过这个定理的证明过程就能够理解:为什么我们求向量夹角用点积:两个向量之间的点积为什么等于两个向量模长再乘以夹角的余弦值:为什么我们求出来的角是起点重合的两个向量夹

1.已知两个向量dirA,dirB.Vector3 dirA = new Vector3(-1,1,0); Vector3 dirB = new Vector3(-1,1,1);2.使向量处于同一个平面,这里平面为XZ dirA = dirA - Vector3.Project(dirA,Vecotr3.up);dirB = dirB - Vector3.Project(dirB,Vecotr3.up);注:Vector3.Project计算向量在指定轴上的投影,向量本身减去此投影向量就为在平面

NX9+VS2012 #include <uf.h> #include <uf_ui.h> #include <uf_vec.h> #include <uf_curve.h> UF_initialize(); //创建直线1 UF_CURVE_line_t LineCoords1; LineCoords1.start_point[] = 0.0; LineCoords1.start_point[] = 0.0; LineCoords1.start_point

使用 TF-IDF 加权的空间向量模型实现句子相似度计算 字符匹配层次计算句子相似度 计算两个句子相似度的算法有很多种,但是对于从未了解过这方面算法的人来说,可能最容易想到的就是使用字符串匹配相关的算法,来检查两个句子所对应的字符串的字符相似程度.比如单纯的进行子串匹配,搜索 A 串中能与 B 串匹配的最大子串作为得分,亦或者用比较常见的最长公共子序列算法来衡量两个串的相似程度,使用编辑距离算法来衡量等. 上述基于字符匹配层次的算法一定程度上都可以计算出两个句子的相似度,不过他们只是单纯的从字符

计算两个数字向量u和v之间的距离函数 1,欧氏距离(Euclidean distance) 在数学中,欧几里得距离或欧几里得度量是欧几里得空间中两点间"普通"(即直线)距离.使用这个距离,欧氏空间成为度量空间.计算公式为 二维空间中的欧氏距离: 三维空间中的欧式距离: n维空间中的欧式距离: x = [1, 0, 0] y = [0, 1, 0] dis = distance.euclidean(x, y) 2,曼哈顿距离(Manhattan/cityblock distance) 曼

余弦相似度计算: \cos(\bf{v_1}, \bf{v_2}) = \frac{\left( v_1 \times v_2 \right)}{||v_1|| * ||v_2|| } \cos(\bf{M_1}, \bf{M_2}) = \frac{\left(M_1 \times M_2^T \right)}{||M_1|| \times ||M_1||^T } ### 矩阵矢量化操作 ### 按行计算余弦相似度 ### 两矩阵计算相似度向量应为同维度 ### 返回值RES为A矩阵每行对B矩

向量运算在游戏制作中经常用到,稍微总结一下. 一.点乘 如图,假设   向量a与b的点乘表示a在b上的投影与b的模的乘积 公式: 代码: function MathHelper.GetVector3Dot(v1, v2) return v1.x * v2.x + v1.y * v2.y + v1.z * v2.z end 二.叉乘 向量的叉乘,即求同时垂直两个向量的向量 公式: 代码: -- 向量叉乘 function MathHelper.GetVector3Cross(v1, v2) loc

本文已同步发表在CSDN:http://blog.csdn.net/wenxin2011/article/details/51088236 在上一篇博客中讲了利用向量点乘在游戏开发中应用的几种情景.本篇博客将用一个简单的小例子来讲解在实际的游戏开发中如何利用向量的叉乘来解决问题. 向量叉乘的几何意义 叉积的长度 |a×b| 可以解释成以a和b为邻边的平行四边形的面积. 混合积 [a b c] = (a×b)·c可以得到以a,b,c为棱的平行六面体的体积. 关于向量叉乘的其他定义.规律以及应用有兴

什么是向量 向量通常指一个有长度有方向的量.向量使所有的移动和空间行为更容易理解和在代码中实现.向量可以相加,缩放,旋转,指向某物体. 在javascript中,一个方向和长度(即向量)在二维空间中可以用横坐标x和纵坐标y表示. 上图中有4个不同的向量及其x和y分量(左上角为原点{x:0,y:0},这里的向量代表方向.长度,而不是位置. 向量长度 向量的方向由x.y分量表示,可以根据x.y坐标用勾股定理来表示长度. length = Math.sqrt(x*x + y*y); 一个横坐标( x

向量的基本运算包括加法.减法.点乘.叉乘.单位化运算等,而在游戏开发中使用最为广泛的是减法.点乘.叉乘.单位化运算.向量是具有方向和长度的矢量,有2D.3D.4D等的.在游戏开发里面一般使用的是2D和3D,分别用<x,y>和<x,y,z>来表示的. (1)向量的加法 两个向量的维数相同,那么二者相加后得到的值还是一个维数相同的向量,其运算方法是对应项相加.例如:[x,y,z]+[a,b,c]=[x+a,y+b,z+c].向量的加法在游戏开发中一般表示物体从一个位置移动到另一个位置.

参考:https://blog.csdn.net/gamer_gyt/article/details/75165842#t16  https://blog.csdn.net/ymlgrss/article/details/52854589 完整代码已上传至github  https://github.com/chenzhefan/ML_distance 尽量看上面原文链接吧,复制的公式格式不对,代码优化了放在github 欧氏距离 也称欧几里得距离,是指在m维空间中两个点之间的真实距离.欧式距离