Numpy arctan функция зеркального угла

Проблема: есть координатная сетка точек данных, их нужно отфильтровать в конкретную, кривую область.

Решение:

• Как определяется площадь?

  • В сетке вам дается определенная точка (A) на этой сетке и угол от этой точки (определяется по отношению к сетке)

  • Вам также дается целевая точка (B) в сетке.

  • Из точки (A) нарисуйте 2 круга разного радиуса.

  • Отметьте область, ограниченную 45 градусами по обе стороны от заданного угла

  • Оцените каждую точку на сетке, чтобы увидеть, попадает ли она в область, ограниченную двумя кругами и секцией под углом 90 градусов.

Проблема с моим решением: вместо фильтрации 1 области фильтруются 2 зеркальные области, что допускает неверные данные.

каждая точка на сетке оценивается функцией ниже, если она соответствует отфильтрованной области. Я изучил функцию arctan2, чтобы посмотреть, поможет ли она, но не понимаю ее. Полный обзор проблемы можно найти здесь

вот несколько уточняющих изображений:

Как это должно выглядеть, как этот код выглядит на практике, а также некоторые проверяемые данные

def pertenece(x,y,x_pala,y_pala,alpha):
    #parametros R int y R ext
    R_int = 17
    R_ext = 25
    #def thetas
    Theta_min = (alpha - 45)*(180/m.pi)**-1
    Theta_max = (alpha + 45)*(180/m.pi)**-1

    #calc R punto y Theta punto
    R_punto = ((x-x_pala)**2 + (y-y_pala)**2)**0.5
    Theta_punto = np.arctan((y-y_pala)/(x-x_pala))

    if (R_punto >= R_int and R_punto<=R_ext) and (Theta_punto >= Theta_min and Theta_punto<=Theta_max):
        return True
    else:
        return False

как видно в документе должен быть отфильтрован только один квадрант, на практике их 2.