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scipy.spatial.transform.Rotation.

random#

classmethod Rotation.random(cls, num=None, rng=None)#

生成均匀分布的旋转。

参数:
numint 或 None，可选

要生成的随机旋转的数量。如果为 None (默认值)，则生成单个旋转。

rng{None, int, numpy.random.Generator}, 可选

如果通过关键字传递 rng，则将 numpy.random.Generator 之外的类型传递给 numpy.random.default_rng 以实例化一个 Generator。如果 rng 已经是一个 Generator 实例，则使用提供的实例。指定 rng 以实现可重复的函数行为。

如果此参数通过位置传递，或者通过关键字传递 random_state，则适用参数 random_state 的旧有行为

  • 如果 random_state 为 None (或 numpy.random)，则使用 numpy.random.RandomState 单例。

  • 如果 random_state 为 int，则使用一个新的 RandomState 实例，并使用 random_state 作为种子。

  • 如果 random_state 已经是一个 Generator 或 RandomState 实例，则使用该实例。

在 1.15.0 版本中更改: 作为从使用 numpy.random.RandomState 过渡到 numpy.random.Generator 的 SPEC-007 转换的一部分，此关键字从 random_state 更改为 rng。在过渡期间，两个关键字将继续工作，但一次只能指定一个。在过渡期之后，使用 random_state 关键字的函数调用将发出警告。上面概述了 random_state 和 rng 的行为，但在新代码中应仅使用 rng 关键字。

返回:
random_rotationRotation 实例

如果 num 为 None，则包含单个旋转。否则，包含 num 个旋转的堆栈。

参见

scipy.stats.special_ortho_group

备注

此函数经过优化，可高效地在三维空间中采样随机旋转矩阵。有关在更高维度中生成随机旋转矩阵，请参阅 scipy.stats.special_ortho_group。

示例

>>> from scipy.spatial.transform import Rotation as R

采样单个旋转

>>> R.random().as_euler('zxy', degrees=True)
array([-110.5976185 ,   55.32758512,   76.3289269 ])  # random

采样一堆旋转

>>> R.random(5).as_euler('zxy', degrees=True)
array([[-110.5976185 ,   55.32758512,   76.3289269 ],  # random
       [ -91.59132005,  -14.3629884 ,  -93.91933182],
       [  25.23835501,   45.02035145, -121.67867086],
       [ -51.51414184,  -15.29022692, -172.46870023],
       [ -81.63376847,  -27.39521579,    2.60408416]])
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