旋转矩阵中五保四
旋转矩阵公式法
旋转矩阵公式法！一，选11个号，中了5个号，100%能组合到4个号。
假设你选了01、02、03、04、05、06、07、08、09、10、11，则可以组合成以下22注，需投入44元：（1）01、05、07、09、11（2）01、05、06、08、10（3）01、04、06、08、09（4）01、04、05、07、10（5）01、03、07、08、11（6）01、03、04、09、10（7）01、02、06、10、11（8）01、02、04、08、11（9）01、02、03、06、07（10）01、02、03、05、09（11）02、07、08、09、10（12）02、05、06、07、08（13）02、04、07、09、11（14）02、04、05、06、09（15）02、03、05、10、11（16）02、03、04、08、10（17）03、06、08、09、11（18）03、06、07、09、10（19）03、04、05、07、08（20）03、04、05、06、11（21）04、06、07、10、11（22）05、08、09、10、11二，选11个号，中了4个号，100%能组合到4个号。
假设你选了01、02、03、04、05、06、07、08、09、10、11，则可以组合成以下66注，只要132元就能搞定：（1）01、07、08、09、10（2）01、06、07、09、11（3）01、05、08、09、11（4）01、05、07、10、11（5）01、05、06、08、10（6）01、04、09、10、11（7）01、04、06、08、11（8）01、04、06、07、10（9）01、04、05、07、08（10）01、04、05、06、09（11）01、03、08、10、11（12）01、03、06、09、10（13）01、03、06、07、08（14）01、03、05、07、09（15）01、03、05、06、11（16）01、03、04、08、09（17）01、03、04、07、11（18）01、03、04、05、10（20）01、02、06、10、11 （21）01、02、06、08、09 （22）01、02、05、09、10 （23）01、02、05、06、07 （24）01、02、04、08、10 （25）01、02、04、07、09 （26）01、02、04、05、11 （27）01、02、03、09、11 （28）01、02、03、07、10 （29）01、02、03、05、08 （30）01、02、03、04、06 （31）02、08、09、10、11 （32）02、06、07、09、10 （33）02、05、07、09、11 （34）02、05、07、08、10 （35）02、05、06、08、11 （36）02、04、07、10、11 （37）02、04、06、09、11 （38）02、04、06、07、08 （39）02、04、05、08、09 （40）02、04、05、06、10 （41）02、03、07、08、09 （42）02、03、06、08、10 （43）02、03、06、07、11 （44）02、03、05、10、11 （45）02、03、05、06、09 （46）02、03、04、09、10 （47）02、03、04、08、11 （48）02、03、04、05、07 （49）03、07、09、10、11 （50）03、06、08、09、11 （51）03、05、08、09、10 （52）03、05、07、08、11 （53）03、05、06、07、10 （54）03、04、07、08、10 （55）03、04、06、10、11 （56）03、04、06、07、09 （57）03、04、05、09、11 （58）03、04、05、06、08 （59）04、07、08、09、11 （60）04、06、08、09、10 （61）04、05、08、10、11 （62）04、05、07、09、10（64）05、06、09、10、11（65）05、06、07、08、09（66）06、07、08、10、11三，选11个号，以每注6个号的小复式进行组合，中了5个号，100%能组合到5个号。
numpy 旋转矩阵
numpy 旋转矩阵numpy是一个广泛使用的Python库，用于科学计算和数据分析。
其中，旋转矩阵是一个非常重要的概念，用于描述在二维或三维空间中的旋转变换。
本文将深入介绍numpy中的旋转矩阵，并针对其相关知识点进行详细讲解。
一、旋转矩阵的定义旋转矩阵是一个二维或三维矩阵，用于描述在二维或三维空间中的旋转变换。
在二维空间中，旋转矩阵通常表示为：R = [[cos(theta), -sin(theta)], [sin(theta), cos(theta)]]其中，theta表示旋转的角度，cos(theta)和sin(theta)是角度theta的余弦和正弦值。
这个矩阵可以用来旋转向量(1,0)和(0,1)的基向量。
在三维空间中，旋转矩阵通常表示为：R = [[cos(theta)*cos(phi), -sin(phi), cos(phi)*sin(theta)],[cos(theta)*sin(phi), cos(phi), sin(theta)*sin(phi)],[-sin(theta), 0, cos(theta)]]其中，theta表示绕z轴的旋转角度，phi表示绕y轴的旋转角度，cos和sin函数分别表示余弦和正弦函数。
这个矩阵可以用来旋转x、y、z三个坐标轴。
旋转矩阵具有一些重要的性质，包括：1、正交性旋转矩阵在二维和三维空间中都是正交矩阵，即其每一列和每一行均为单位向量，并且两两正交。
2、逆矩阵旋转矩阵在二维和三维空间中都是可逆矩阵，并且其逆矩阵等于其转置矩阵。
3、行列式旋转矩阵在二维和三维空间中的行列式都是1，因此它们是体积不变的矩阵。
4、连续性旋转矩阵是连续的，即在一个角度范围内，任意两个角度间的旋转矩阵都可以通过插值获得。
numpy提供了简单而强大的API来生成和使用旋转矩阵。
下面是一些常见的numpy旋转矩阵操作：1、numpy.eye该函数生成一个单位矩阵，可用于初始化旋转矩阵。
旋转变换（一）旋转矩阵
旋转变换（一）旋转矩阵1. 简介计算机图形学中的应用非常广泛的变换是一种称为仿射变换的特殊变换，在仿射变换中的基本变换包括平移、旋转、缩放、剪切这几种。
本文以及接下来的几篇文章重点介绍一下关于旋转的变换，包括二维旋转变换、三维旋转变换以及它的一些表达方式（旋转矩阵、四元数、欧拉角等）。
2. 绕原点二维旋转首先要明确旋转在二维中是绕着某一个点进行旋转，三维中是绕着某一个轴进行旋转。
二维旋转中最简单的场景是绕着坐标原点进行的旋转，如下图所示：如图所示点v 绕原点旋转θ角，得到点v’，假设 v点的坐标是(x, y) ，那么可以推导得到v’点的坐标（x’, y’)(设原点到v的距离是r，原点到v点的向量与x轴的夹角是ϕ )x=rcosϕy=rsinϕx′=rcos(θ+ϕ)y′=rsin(θ+ϕ)通过三角函数展开得到x′=rcosθcosϕ−rsinθsinϕy′=rsinθcosϕ+rcosθsinϕ带入x和y表达式得到x′=xcosθ−ysinθy′=xsinθ+ycosθ写成矩阵的形式是：[x′y′]=[cosθsinθ−sinθcosθ]∗[xy]尽管图示中仅仅表示的是旋转一个锐角θ的情形，但是我们推导中使用的是三角函数的基本定义来计算坐标的，因此当旋转的角度是任意角度（例如大于180度，导致v’点进入到第四象限）结论仍然是成立的。
3. 绕任意点的二维旋转绕原点的旋转是二维旋转最基本的情况，当我们需要进行绕任意点旋转时，我们可以把这种情况转换到绕原点的旋转，思路如下：1. 首先将旋转点移动到原点处2. 执行如2所描述的绕原点的旋转3. 再将旋转点移回到原来的位置也就是说在处理绕任意点旋转的情况下需要执行两次平移的操作。
假设平移的矩阵是T(x,y)，也就是说我们需要得到的坐标v’=T(x,y)*R*T(-x,-y)（我们使用的是列坐标描述点的坐标，因此是左乘，首先执行T(-x,-y)）在计算机图形学中，为了统一将平移、旋转、缩放等用矩阵表示，需要引入齐次坐标。
旋转矩阵原理及在彩票投注中的运用
旋转矩阵原理及在彩票投注中的运用经过数学界多年的研究，人们找出了一种组合号码的全新方法——被称之为旋转矩阵。
用此方法进行投注的话，轮次矩阵中出现的情况是永远不会出现的。
其意义在于，如果你所选择的多个号码中包括了开奖的号码，那么你只要用很少的投入，就能够得到一个相应级别的中奖保证。
具体你的投入的多少与你选择号码的个数、包含中奖号码的个数以及你所期望的中奖保证相关。
实际上，旋转矩阵不是教你去如何选号的，而是教你如何科学地组合号码。
相比于复式投注、轮次矩阵等组合号码的方法，旋转矩阵有着投入低、中奖保证高的优点。
举个例子讲，10个号码的7，六型旋转矩阵的含义就是，你选择了10个号码，如果其中包含了7个中奖号码，那么运用该矩阵提供的8注号码，你至少有一注中对6个号码的奖。
本矩阵只要投入16元，而相应的复式投注需要投入240元。
大家知道，用10个号码，只购买其中的8注，如果你胡乱组合的话，即使这10个号码中包含有7个中奖号码，你也很可能只中得一些小奖。
而运用旋转矩阵的话，就可以得到一个对6个号码的奖的最低中奖保证。
从纯数学角度看，旋转矩阵属于一个典型的组合设计问题，严格地讲，是属于组合设计中的覆盖设计的问题。
如何才能找到最少的注数以保证全面的覆盖是一个历时已久的数学难题，与旋转矩阵相关的数学问题还有很多，比如填装设计、斯坦纳设计、t-设计等等，这些问题都是数学界长期以来的难题，在军事上和医药实验上都有着广泛的运用。
当然把高深的数学原理运用在彩票这一极其通俗的事物上，也是一个历史的玩笑。
好在对于一般运用旋转矩阵的彩民来讲，其背后高深的数学原理一点也不会成为运用的障碍，因为我们需要的只是知道如何运用就够了。
目前，对旋转矩阵的解法，数学界还没有找到一个通用的公式，大部分的设计即使用最先进的超级电脑也很难求出，全盘搜索的算法耗用的时间将会是一个天文数字。
好在人们找到了一种全新的模拟算法，它大大提高了求解覆盖设计的速度，但它不能保证找到的覆盖设计一定是最小的覆盖设计。
什么是旋转矩阵？
什么是旋转矩阵？一、名词解释【中6保5】比如你选择的10个红球复式中了6红,则经过旋转矩阵拆分后,一定能中5红,当然,仍有机会中6红；【中6保4】比如你选择的10个红球复式中了（4或5或6）红,则经过旋转矩阵拆分后,一定能中4红,当然,仍有机会中（5或6）红；【中5保5】比如你选择的10个红球复式中了（5或6）红,则经过旋转矩阵拆分后,一定能中5红,当然,仍有机会中6红；【中5保4】比如你选择的10个红球复式中了（4或5）红,则经过旋转矩阵拆分后,一定能中4红,当然,仍有机会中5红；二、旋转矩阵的由来旋转矩阵的核心就是用比较少的钱，合理组合彩票号码，提供中奖率。
美国人Ｇail Howard发明的'旋转矩阵'组合法造就了７４位大奖得主，这是一个算法很复杂且很有特色的组合方法。
这种方法的特点是：怎样花很少的钱将选中的号码组合在一起而减少遗漏。
如选１０个号码，如果采用复式投注则需１２０注，而在'旋转矩阵'中只用８－１２注就可覆盖其中的６个以上的号码。
但应该指出的是：这种方法也有它的缺陷，那就是虽然保住了中６个号码，但很容易漏掉大奖。
但比起复式投注大资金大范围捕鱼（有时还空手而归）的做法，明显具有稳扎稳打，投入少见效快的特点，特别适合工薪阶层的彩票玩家。
三、旋转矩阵的原理旋转矩阵详细了解：实际上，旋转矩阵并不是教如何选号的，而是教你如何科学地组合号码。
从它的别名“聪明组合”我们就可以知道了！站在数学角度看来，旋转矩阵属于一个典型的组合设计问题，进一步讲，是属于组合设计中的覆盖设计的问题。
四、旋转矩阵的使用旋转矩阵的使用过程是：（1）首先依据各种分析工具，确定若干个号码；（2）选择合适的组号规则(公式)，然后生成号码即可。
使用矩阵前，我们应确认要选择哪一组公式！应注意的是旋转矩阵的注数与你所选择的号码个数是呈级数关系的，你选择了更多的号码那么你的投入将大大的增加！当号码增加到一定的程度后如果不加入一定的条件，那么你的投入将可能是一个天文数字！投入与你能使用的号码个数及矩阵中奖保证是成正比的。
旋转矩阵用法
旋转矩阵用法
1. 嘿，你知道旋转矩阵可以这么用吗？比如说在彩票选号中，它就像一个神奇的钥匙！我们可以利用它来排列组合号码，说不定下一个大奖得主就是你哦！
2. 哇塞，旋转矩阵的用法可多了去了！就像搭积木一样，能构建出各种可能。
比如在数据分析中，它能帮我们发现隐藏的规律，这多厉害呀！
3. 哎呀呀，旋转矩阵能这么玩！好比在迷宫中找出口，我们可以通过它找到最优路径。
像在资源分配时，用它来规划就超有用呢！
4. 嘿呀，你晓得不，旋转矩阵用法超有趣！就如同给菜谱添加调料，它能让结果更加精彩。
比如在项目安排上，合理运用它能大大提高效率哟！
5. 哟呵，旋转矩阵的用处可真不小啊！就好像是一个魔法棒。
在物流配送中，用它来设计路线，那不就轻松又高效啦！
6. 哇哦，旋转矩阵还有这种用法呀！仿佛是一把万能钥匙。
在策略制定中，靠它就能打开新局面，多牛啊！
7. 嘿，告诉你哈，旋转矩阵的这个用法太棒啦！就像在夜晚找到一盏明灯。
像在职位安排上，借助它就能人尽其才呢！
8. 哎呀，旋转矩阵的这些用法太绝了！就如同拥有了超能力。
在资源优化中利用它，能实现效益最大化呀！总之，旋转矩阵真的是个超厉害的工具，一定要好好去研究和运用它呀！。
opencv旋转矩阵转四元素
opencv旋转矩阵转四元素摘要：1.旋转矩阵与四元素简介2.旋转矩阵与四元素的关系3.如何通过旋转矩阵得到连续的三维坐标4.具体示例与解析5.总结与应用正文：**一、旋转矩阵与四元素简介**在计算机视觉和图形学领域，旋转矩阵（Rotation Matrix）和四元素（Quaternion）是描述三维空间中物体旋转时常用的数学工具。
它们可以相互转换，并且都可以用来表示一个三维旋转。
**二、旋转矩阵与四元素的关系**旋转矩阵是一个3x3的矩阵，它可以表示一个三维旋转。
设旋转矩阵为R，那么R的列向量表示旋转后的坐标，R的行向量表示旋转前的坐标。
四元素是一个有序的四元组（w, x, y, z），其中w、x、y、z分别表示实数部分和虚数部分。
四元素可以表示为一个3D旋转，它的实部w表示旋转轴的模长，虚部（x，y，z）表示旋转轴的方向。
**三、如何通过旋转矩阵得到连续的三维坐标**假设有一个三维坐标（x1，y1，z1），我们希望通过对这个坐标进行连续的旋转，得到一个新的坐标（x2，y2，z2）。
我们可以通过以下步骤实现：1.首先，将初始坐标（x1，y1，z1）与旋转矩阵相乘，得到旋转后的坐标（x"1，y"1，z"1）。
2.然后，将旋转后的坐标（x"1，y"1，z"1）与另一个旋转矩阵相乘，得到第二个旋转后的坐标（x"2，y"2，z"2）。
3.重复上述过程，直到得到所需数量的连续旋转坐标。
**四、具体示例与解析**假设我们有一个初始坐标（1，2，3），并希望通过对这个坐标进行连续的旋转，得到一个新的坐标。
首先，我们设定一个旋转矩阵R1，表示绕x轴旋转θ1角度：R1 = | 1 -0 0 || 0 cosθ1 -sinθ1 || 0 sinθ1 cosθ1 |然后，我们设定一个旋转矩阵R2，表示绕y轴旋转θ2角度：R2 = | cosθ2 0 sinθ2 || 0 1 0 || -sinθ2 0 cosθ2 |接下来，我们将初始坐标（1，2，3）与旋转矩阵R1相乘，得到旋转后的坐标（x1"，y1"，z1"）：x1" = 1 * (1 - 0 * sinθ1) + 2 * (0 * cosθ1 - 0 * sinθ1) + 3 * (0 * sinθ1 - 1 * cosθ1)y1" = 1 * 0 + 2 * cosθ1 + 3 * sinθ1z1" = 1 * sinθ1 + 2 * 0 + 3 * cosθ1然后，我们将旋转后的坐标（x1"，y1"，z1"）与旋转矩阵R2相乘，得到最终坐标（x2"，y2"，z2"）：x2" = x1" * cosθ2 + y1" * 0 + z1" * -sinθ2y2" = x1" * 0 + y1" * 1 + z1" * 0z2" = x1" * sinθ2 + y1" * 0 + z1" * cosθ2**五、总结与应用**通过上述示例，我们了解了如何通过旋转矩阵（或四元素）来得到连续的三维坐标。
常用旋转矩阵组号
常用旋转矩阵组号方案此前我们介绍了旋转矩阵的原理，为了方便各位读者，我们总结了常用的旋转矩阵组合，在使用时只需将相应的号码按组合顺序排列，就可以完成组合方案。
下文中包含三类普通缩水组合，分别是中六保五型、中五保四型和中六保四型。
中六保五型缩水，是最传统的缩水方式，比较适合资金相对充裕的彩民。
红球复式中六个号码，最低中奖保证也是五个号码，如果能中5+1就是3000元，同时也未完全排除中大奖的可能，比较适合对大奖有一定期望的彩民。
由于可将原始复式缩减7至40倍，使得彩民在投注时有充裕的资金加大对蓝球的选择。
由于只中六个红球仅为二等奖回报不高，而蓝球每多选一个资金就要加上一倍，中六保五型缩水与复式投注相比，从回报上更为科学，毕竟中中等奖级的概率要远远超过中大奖的概率，对于投注者来说，使用中六保五型缩水能有效保护资金的安全性。
例如十六码红球组合多达8008注，而进行中六保五缩水后仅为224注，此时即使全包蓝球也不过是3584注，在原始复式全中的情况下至少能保住一注5+1（当然，我们也不建议蓝球全包，一次选择4个以内是比较科学的）。
有些彩民朋友可能会问，中6+0可以拿二等奖，而中5+1只能中三等奖3000元，这样划算吗？实际上，以十六码复式为例，选中6个号码的理论概率仅为0.72%，长期投注下去必然是吃不消的，因此我们没有必要把中6+0作为基本定位，中六保五型缩水的效率要远远高于复式投注。
中五保四型缩水，是最常用的缩水方式，也是相对来说最实用的缩水方式。
有经验的彩民朋友都知道，如果您的原始复式为16个号左右，最常遇到的是中四码和五码的组合，能圈中六码的机会实在是凤毛麟角。
因此，中六保X型缩水实际上并未收到完美成效。
而中五保四型缩水本身定位就是原始复式中五码，虽然中大奖的可能性不如中六保五型缩水，但是却能节省大量资金，例如十六码原始复式为8008注，中六保五型缩水为224注，而中五保四型缩水仅为54注。
如果您使用了中六保五型缩水，在原始复式只中五码的情况下，缩水结果通常也只能保住四码，因此两者效果几乎相同，区别仅仅在于中四码注数的波动。