python的坐标系,数字图像的坐标系是笛卡尔坐标系

　　通过记忆中间产品，可以加快原始代码的速度。也就是说

　　defCT_dynamic(r，alpha):

　　阿尔法：那么-2介于[ 0，\ pi ]和令人惊讶的介于[ 0，2\pi ]之间的值

　　x=NP .零（长度（阿尔法)1) ) ) )。

　　s=1

　　对于e、ainenumerate(阿尔法) :

　　x[e]=s*NP.cos(a)

　　s*=NP.sin(a))。

　　x[Len(阿尔法)]=s

　　返回x * r

　　但是，仍然在速度上失去了基于数组的方法

　　defCT(r，arr):

　　a=NP。连接。数组)[2 * NP。pi]，arr))

　　是首席执行官co=NP.cos(a)

　　co=NP.roll(co，-1))。

　　返回si * co * r

　　n=10

　　c=NP。随机的。random _ sample(n)* NP。圆周率

　　all(CT(1，c )==CT _动态(1) 1，c))

　　真的

　　计时计时来自_ _ main _ _ import coord _ transform _ nasf，c；f(2.4，c)，数量=10000))

　　2.213547945022583

　　计时。计时（从_ _ main _ _导入联系类型_动态ASF，c；f(2.4，c)，数量=10000))

　　0.9227950572967529

　　计时。time it(from _ _ main _ _ importctasf，c；f(2.4，c)，数量=10000))

　　0.5197498798370361

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