python如何實現一個點繞另一個點旋轉后的坐標

這篇文章將為大家詳細講解有關python如何實現一個點繞另一個點旋轉后的坐標，小編覺得挺實用的，因此分享給大家做個參考，希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲。

如下所示：

(x,y)為要轉的點，（pointx,pointy)為中心點，如果順時針角度為angle

srx = (x-pointx)*cos(angle) + (y-pointy)*sin(angle)+pointx

sry = (y-pointy)*cos(angle) - (x-pointx)*sin(angle)+pointy

(x,y)為要轉的點，（pointx,pointy)為中心點，如果逆時針角度為angle

nrx = (x-pointx)*cos(angle) - (y-pointy)*sin(angle)+pointx

nry = (x-pointx)*sin(angle) + (y-pointy)*cos(angle)+pointy

import numpy as np
import math
import matplotlib.pyplot as plt
# 繞pointx,pointy逆時針旋轉
def Nrotate(angle,valuex,valuey,pointx,pointy):
 valuex = np.array(valuex)
 valuey = np.array(valuey)
 nRotatex = (valuex-pointx)*math.cos(angle) - (valuey-pointy)*math.sin(angle) + pointx
 nRotatey = (valuex-pointx)*math.sin(angle) + (valuey-pointy)*math.cos(angle) + pointy
 return nRotatex, nRotatey
# 繞pointx,pointy順時針旋轉
def Srotate(angle,valuex,valuey,pointx,pointy):
 valuex = np.array(valuex)
 valuey = np.array(valuey)
 sRotatex = (valuex-pointx)*math.cos(angle) + (valuey-pointy)*math.sin(angle) + pointx
 sRotatey = (valuey-pointy)*math.cos(angle) - (valuex-pointx)*math.sin(angle) + pointy
 return sRotatex,sRotatey
pointx = 1
pointy = 1
sPointx ,sPointy = Nrotate(math.radians(45),pointx,pointy,0,0)
print(sPointx,sPointy)
plt.plot([0,pointx],[0,pointy])
plt.plot([0,sPointx],[0,sPointy])
plt.xlim(-3.,3.)
plt.ylim(-3.,3.)
plt.xticks(np.arange(-3.,3.,1))
plt.yticks(np.arange(-3.,3.,1))
plt.show()

import numpy as np
import math
import matplotlib.pyplot as plt
# 繞pointx,pointy逆時針旋轉
def Nrotate(angle,valuex,valuey,pointx,pointy):
 valuex = np.array(valuex)
 valuey = np.array(valuey)
 nRotatex = (valuex-pointx)*math.cos(angle) - (valuey-pointy)*math.sin(angle) + pointx
 nRotatey = (valuex-pointx)*math.sin(angle) + (valuey-pointy)*math.cos(angle) + pointy
 return nRotatex, nRotatey
# 繞pointx,pointy順時針旋轉
def Srotate(angle,valuex,valuey,pointx,pointy):
 valuex = np.array(valuex)
 valuey = np.array(valuey)
 sRotatex = (valuex-pointx)*math.cos(angle) + (valuey-pointy)*math.sin(angle) + pointx
 sRotatey = (valuey-pointy)*math.cos(angle) - (valuex-pointx)*math.sin(angle) + pointy
 return sRotatex,sRotatey
 
x1 = np.array([1,2,3])
y1 = np.array([1,2,3])
x2 = np.array([3,6])
y2 = np.array([2,1])
# x2往x1上拼
disx = x2[0]-x1[0]
disy = y2[0]-y1[0]
removeX2 = x2-disx
removeY2 = y2-disy
tany1 = y1[-1]-y1[0]
tanx1 = x1[-1]-x1[0]
angle1 = math.degrees(np.arctan(tany1/tanx1))
tany2 = y2[-1]-y2[0]
tanx2 = x2[-1]-x2[0]
angle2 = math.degrees(np.arctan(tany2/tanx2))
disAngle = angle2-angle1
print(angle1)
print(angle2)
print(disAngle)
if disAngle<0:
 rotateX,rotateY = Nrotate(math.radians(abs(disAngle)),removeX2,removeY2,x1[0],y1[0])
else:
 rotateX,rotateY = Srotate(math.radians(abs(disAngle)),removeX2,removeY2,x1[0],y1[0])
plt.plot(x1,y1,color='red')
plt.plot(removeX2,removeY2,color='green')
plt.scatter(rotateX,rotateY,color='yellow')
plt.xlim(0.,10.)
plt.ylim(0.,10.)
plt.xticks(np.arange(0.,10.,1))
plt.yticks(np.arange(0.,10.,1))
plt.show()

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