我有两个独立的 3D 数据点向量，它们表示曲线，我正在使用 matplotlib 在 3D 图中将它们绘制为散点数据。
两个向量都从原点开始，并且都是单位长度。曲线彼此相似，但是，两条曲线之间通常存在旋转（出于测试目的，我实际上使用了一条曲线并对其应用了旋转矩阵以创建第二条曲线）。
我想对齐两条曲线，使它们在 3D 中对齐，例如旋转曲线 b，使其起点和终点与曲线 a 对齐。我一直试图通过从第一个点中减去最后一个点来做到这一点，以获得表示从每条曲线的起点到终点的直线的方向向量，将它们转换为单位向量，然后计算交叉和点积和使用本答案（https://math.stackexchange.com/a/476311/357495）中概述的方法来计算旋转矩阵。
但是，当我这样做时，计算出的旋转矩阵是错误的，我不知道为什么？
我的代码如下（我使用的是 Python 2.7）：
# curve_1, curve_2 are arrays of 3D points, of the same length (both start at the origin)
curve_vec_1 = (curve_1[0] - curve_1[-1]).reshape(3,1)
curve_vec_2 = (curve_2[index][0] - curve_2[index][-1]).reshape(3,1)
a,b = (curve_vec_1/ np.linalg.norm(curve_vec_1)).reshape(3), (curve_vec_2/ np.linalg.norm(curve_vec_2)).reshape(3)
v = np.cross(a,b)
c = np.dot(a,b)
s = np.linalg.norm(v)
I = np.identity(3)
vXStr = '{} {} {}; {} {} {}; {} {} {}'.format(0, -v[2], v[1], v[2], 0, …如何检查矩阵中的每一行是否等于数组并使用NumPy返回包含结果的布尔数组？例如
a = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])
b = np.array([4,5,6])
# Expected Result: [False,True,False]