`v.perp(direction)` should compute 2D magnitude along an alternate 3D longitudinal axis direction (both are at least 3D)
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Valutazione
- Difficoltà
- 3/5
- Tempo stimato
- 1-2 giorni
- Idoneità per principianti
- 45/100
Direzione di ricerca
Individua le implementazioni esistenti di perp, mag e deltaangle e segui come vengono gestiti gli array Vector3D e gli elementi vuoti. Aggiungi il comportamento di convenienza per v.perp(direction) senza un nuovo modulo compute, facendo corrispondere il risultato di ROOT per gli input 3D mostrati e mantenendo la struttura awkward-array dimostrata.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Descrizione
From ROOT's TLorentzVector:
>>> import ROOT
>>> v = ROOT.TLorentzVector(1.1, 2.2, 3.3, 4.4)
>>> direction = ROOT.TVector3(3, 2, 1)
>>> v.Perp(direction)
2.880476151115099
We want the same thing in a convenient method: v.perp(direction)
>>> import awkward as ak
>>> import numpy as np
>>> import vector
>>> vector.register_awkward()
>>> v = ak.Array([
... [{"x": 1.1, "y": 2.2, "z": 3.3}], [], [{"x": 1.1, "y": 2.2, "z": 3.3}]
... ], with_name="Vector3D")
>>> direction = ak.Array([
... [{"x": 3, "y": 2, "z": 1}], [], [{"x": 3, "y": 2, "z": 1}]
... ], with_name="Vector3D")
>>> v.mag * np.sin(v.deltaangle(direction))
<Array [[2.88], [], [2.88]] type='3 * var * float64'>
New "compute" modules are not needed; just compute this as a convenience method from the existing ones.
- Lingua principale
- Python
- Stelle
- 101
- Fork
- 43
- Merge medio
- 3h 38m
- PR unite (30g)
- 7
Preparare l'ambiente
- Nessun Dockerfile né file Docker Compose
- Ha un modello di pull request
- Leggi la guida per i contributori
Come iniziare
- Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
- Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
- Fai un fork del repository e lavora su un branch.
- Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.
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