我希望将弧度数组转换为range[0, 2*pi)和numpy unwrap函数正是我需要的
但是，当我运行以下代码输入时a = [pi, 2*pi, 3*pi]：
import numpy as np
a = np.array([np.pi, 2*np.pi, 3*np.pi])
np.unwrap(a)
我希望结果接近[pi, 0, pi]。但是，输出仍然是：
array([ 3.14159265, 6.28318531, 9.42477796])
它没有展开。但是，如果我改为运行以下命令而不使用numpy.pi
a = np.array([3.14159265, 6.28318531, 9.42477796])
np.unwrap(a)
输出正确：
array([ 3.14159265e+00, 2.82041412e-09, 3.14159265e+00])
到底是怎么回事？
尽管已接受的答案可以为您提供所需的结果，但我认为这并没有成为问题的核心，如果我正确地解释了您的问题，那么您实际上是想包装自己的阶段，而不是拆开它。
np.unwrap在这种情况下，对数据进行很小的更改的原因实际上是np.unwrap计算结果的幼稚方式的结果。它只是在数据中查找局部不连续性并进行相应调整。以这种方式获得所需的结果是采样错误的结果。换句话说，如果您通过对get进行插值来改善采样a = np.array([np.pi, 3*np.pi/2, 2*np.pi, 5*np.pi/2, 3*np.pi])，则调整数据将不再起作用。
即使采样很差，更复杂的相位解缠方法（例如，傅立叶变换方法）也会使数据解缠。
如果您确实想将数据限制为[0, 2*pi)，np.unwrap则与您想要的相反。我可以想到的最简单的包装相位的方法是使用模运算符：
import numpy as np
a = np.array([np.pi, 2 * np.pi, 3 * np.pi])
a_wrapped = a % (2 * np.pi)
print (a_wrapped)
当然，由于采样错误，np.unwrap(a_wrapped)不会返回原始值a，因此可能不清楚这是相反的。但是，如果您改进抽样，则确实会返回原始样本a：
import numpy as np
a = np.arange(0, 4 * np.pi, np.pi/10)
print (a)
a_wrapped = a % (2 * np.pi)
print (a_wrapped)
a = np.unwrap(a_wrapped)
print (a)
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