pol2cart
極座標または円柱座標から直交座標への変換
説明
例
極座標から直交座標へ
行列 theta
および rho
の対応する要素で定義された極座標を、2 次元直交座標 x
および y
に変換します。
theta = [0 pi/4 pi/2 pi]
theta = 1×4
0 0.7854 1.5708 3.1416
rho = [5 5 10 10]
rho = 1×4
5 5 10 10
[x,y] = pol2cart(theta,rho)
x = 1×4
5.0000 3.5355 0.0000 -10.0000
y = 1×4
0 3.5355 10.0000 0.0000
円柱座標から直交座標へ
行列 theta
、rho
および z
の対応する要素で定義された円柱座標を、3 次元の直交座標 x
、y
および z
に変換します。
theta = [0 pi/4 pi/2 pi]'
theta = 4×1
0
0.7854
1.5708
3.1416
rho = [1 3 4 5]'
rho = 4×1
1
3
4
5
z = [7 8 9 10]'
z = 4×1
7
8
9
10
[x,y,z] = pol2cart(theta,rho,z)
x = 4×1
1.0000
2.1213
0.0000
-5.0000
y = 4×1
0
2.1213
4.0000
0.0000
z = 4×1
7
8
9
10
入力引数
theta
— 角度座標
スカラー | ベクトル | 行列 | 多次元配列
角度座標。スカラー、ベクトル、行列、または多次元配列として指定します。theta
、rho
、z
は、同じサイズであるか、互換性のあるサイズでなければなりません (たとえば、theta
が M
行 N
列の行列、rho
がスカラー、z
がスカラーまたは 1
行 N
列の行ベクトル)。詳細については、基本的な演算で互換性のある配列サイズを参照してください。
theta
は、x-y 平面内の角度 (単位: ラジアン) で、正の x 軸から反時計回りに測定します。
データ型: single
| double
複素数のサポート: あり
rho
— 動径座標
スカラー | ベクトル | 行列 | 多次元配列
動径座標。スカラー、ベクトル、行列、または多次元配列として指定します。theta
、rho
、z
は同じサイズであるか、互換性のあるサイズでなければなりません。
rho
は、原点から x-y 平面内の点までの距離です。
データ型: single
| double
複素数のサポート: あり
z
— 高度座標
スカラー | ベクトル | 行列 | 多次元配列
高度座標。スカラー、ベクトル、行列、または多次元配列として指定します。theta
、rho
、z
は同じサイズであるか、互換性のあるサイズでなければなりません。
z
は x-y 平面からの高さです。
データ型: single
| double
複素数のサポート: あり
出力引数
x
, y
, z
— 直交座標
配列
直交座標。配列として返されます。
アルゴリズム
極座標および円柱座標から直交座標へのマッピングは、次のようになります。
拡張機能
tall 配列
メモリの許容量を超えるような多数の行を含む配列を計算します。
この関数は tall 配列を完全にサポートしています。詳細については、tall 配列を参照してください。
C/C++ コード生成
MATLAB® Coder™ を使用して C および C++ コードを生成します。
使用上の注意事項および制限事項:
single 型オペランドと double 型オペランドで
pol2cart
を使用する場合、生成されたコードでは MATLAB® と同じ結果が得られない可能性があります。single 型と double 型のオペランドをもつ要素単位の二項演算 (MATLAB Coder)を参照してください。
GPU コード生成
GPU Coder™ を使用して NVIDIA® GPU のための CUDA® コードを生成します。
スレッドベースの環境
MATLAB® の backgroundPool
を使用してバックグラウンドでコードを実行するか、Parallel Computing Toolbox™ の ThreadPool
を使用してコードを高速化します。
この関数はスレッドベースの環境を完全にサポートしています。詳細については、スレッドベースの環境での MATLAB 関数の実行を参照してください。
GPU 配列
Parallel Computing Toolbox™ を使用してグラフィックス処理装置 (GPU) 上で実行することにより、コードを高速化します。
この関数は GPU 配列を完全にサポートしています。詳細については、GPU での MATLAB 関数の実行 (Parallel Computing Toolbox)を参照してください。
分散配列
Parallel Computing Toolbox™ を使用して、クラスターの結合メモリ上で大きなアレイを分割します。
この関数は分散配列を完全にサポートしています。詳細については、分散配列を使用した MATLAB 関数の実行 (Parallel Computing Toolbox)を参照してください。
バージョン履歴
R2006a より前に導入
MATLAB コマンド
次の MATLAB コマンドに対応するリンクがクリックされました。
コマンドを MATLAB コマンド ウィンドウに入力して実行してください。Web ブラウザーは MATLAB コマンドをサポートしていません。
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