Python 如何使用numpy计算2D矢量和OX之间的角度？

假设我有一个2D numpy数组链接：

import numpy as np
v = np.array([1, 2])

我想把它看成二维平面上的一个向量，它有轴Ox和Oy。我很好奇，有没有一种内置的或者相当优雅的方法来计算向量和轴之间的角度？角度应该是从-PI到PI

我知道，我可以用

numpy.arctan

这样计算：

def calc_phi(v):
    if v[0] > 0:
        return np.arctan(v[1] / v[0])
    else:
        if v[1] > 0:
            if v[0] < 0:
                return np.pi + np.arctan(v[1] / v[0])
            else:
                return np.pi
        elif v[1] < 0:
            if v[0] < 0:
                return -np.pi + np.arctan(v[1] / v[0])
            else:
                return -np.pi
        else:
            return 0.0

def calc_phi（v）：
如果v[0]>0：
返回np.arctan（v[1]/v[0]）
其他：
如果v[1]>0：
如果v[0]<0：
返回np.pi+np.arctan（v[1]/v[0]）
其他：
返回np.pi
elif v[1]<0：
如果v[0]<0：
返回-np.pi+np.arctan（v[1]/v[0]）
其他：
返回-np.pi
其他：
返回0.0

<>但是它看起来并不优雅，因为我必须分别考虑x＝0和x＜0的情况。所以我认为，

numpy

可能有一个特殊的函数来计算它。

您可以使用：

---

但是，由于角度是从y轴开始的：

   |->
   |  \   #so this is the positive direction
   |   
-------
   |
   |

图表可能不会有帮助

---

有必要交换参数，使其从X计算角度：

np.arctan2(v[1], v[0])

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你试过了吗？谢谢，这就是我要找的功能。但实际上我不需要2的乘法。相反，我需要np.arctan2（v[1]，v[0]）来获得与OX的角度。

np.arctan2(v[1], v[0])