Python numpy 解包函数答案

【问题标题】：Python numpy unwrap functionPython numpy 解包函数
【发布时间】：2017-06-20 22:41:15
【问题描述】：

我希望将弧度数组转换为范围[0, 2*pi) 和numpy unwrap 函数正是我需要的

但是，当我运行以下代码输入a = [pi, 2*pi, 3*pi]时：

import numpy as np

a = np.array([np.pi, 2*np.pi, 3*np.pi])
np.unwrap(a)

我希望结果接近[pi, 0, pi]。但是，输出仍然是：

array([ 3.14159265,  6.28318531,  9.42477796])

它没有被打开。但是，如果我在不使用 numpy.pi

的情况下运行以下命令

a = np.array([3.14159265,  6.28318531,  9.42477796])
np.unwrap(a)

输出正确：

array([  3.14159265e+00,   2.82041412e-09,   3.14159265e+00])

发生了什么事？

【问题讨论】：

标签： python python-2.7 numpy pi

【解决方案1】：

虽然接受的答案给了你想要的结果，但我认为它并没有触及问题的核心，如果我正确解释你的问题，你真的想要 wrap 你的阶段，而不是解开它。

np.unwrap 在这种情况下工作的原因，对您的数据进行了微小的更改，实际上是np.unwrap 计算其结果的幼稚方式的结果；它只是在您的数据中查找局部不连续性并进行相应调整。以这种方式获得您正在寻找的结果是抽样错误的结果。换句话说，如果您通过插值得到a = np.array([np.pi, 3*np.pi/2, 2*np.pi, 5*np.pi/2, 3*np.pi]) 来改进采样，那么调整数据将不再起作用。

一种更复杂的相位展开方法（例如傅里叶变换方法）将让您的数据展开，即使采样很差。

如果您真的想将数据限制在[0, 2*pi)，np.unwrap 是您想要的逆。我能想到的最简单的封装相位的方法是使用模运算符：

import numpy as np

a = np.array([np.pi, 2 * np.pi, 3 * np.pi])
a_wrapped = a % (2 * np.pi)
print (a_wrapped)

当然，由于采样错误，np.unwrap(a_wrapped) 不会返回您原来的a，因此可能不清楚这是相反的。但是，如果您改进采样，它确实会返回原始的a：

import numpy as np

a = np.arange(0, 4 * np.pi, np.pi/10)
print (a)
a_wrapped = a % (2 * np.pi)
print (a_wrapped)
a = np.unwrap(a_wrapped)
print (a)

【讨论】：

【解决方案2】：

取自 np.unwrap 文档：

通过更改大于的绝对跳跃来展开弧度相位p discont 沿给定轴的 2*pi 补码。

discont = np.pi 的位置（默认情况下）。当

a = np.array([np.pi, 2*np.pi, 3*np.pi])

a[1] - a[0] = np.pi 和a[2] - a[1] = np.pi 的跳转不大于np.pi，因此没有“展开”。但是，如果

a = np.array([3.14159265,  6.28318531,  9.42477796])

您的a[1] - a[0] = 3.1415926600000001 大于np.pi，因此该函数会解开这些值。

【讨论】：

这只适用于采样错误（即数据稀疏），并不是真正解决实际问题的方法（我认为 OP 错误陈述了这一点）。您的答案包含与 OP 相同的语义错误，因此我猜您可能不知道该主题，只是从您可用的信息中找到了似乎合乎逻辑的解决方案。详情见我的回答。

【解决方案3】：

似乎有一个四舍五入的问题。两个测试用例不一样。

a = np.array([np.pi, 2*np.pi, 3*np.pi])
a1 = np.array([3.14159265,  6.28318531,  9.42477796])
print('a ', ', '.join([str(i) for i in a]))
print('a1', ', '.join([str(i) for i in a1]))

a  3.14159265359, 6.28318530718, 9.42477796077   
a1 3.14159265, 6.28318531, 9.42477796

【讨论】：