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我是 Python 的初学者,我必须使用 Numpy 处理一个项目。我需要在圆柱表面的一部分上生成一些点(例如一百万个)。这些点应该规则地分布在由给定角度定义的表面子区域上。我该怎么做呢?
我的输入参数是:
位置
(例如 [0,0,0]
)
圆柱体的方向
圆柱长度
圆柱体的半径
angle
(这定义了点应该分布在其上的圆柱部分。)对于 alpha = 360
,整个表面
delta_l
为长度方向上每两点之间的距离
delta_alpha
是alpha
(旋转)方向上每两点之间的距离
我的输出参数:
任何人都可以帮助我,或者给我一些关于如何做到这一点的提示吗?
非常感谢
最佳答案
这是取 self 之前的一个项目:
def make_cylinder(radius, length, nlength, alpha, nalpha, center, orientation):
#Create the length array
I = np.linspace(0, length, nlength)
#Create alpha array avoid duplication of endpoints
#Conditional should be changed to meet your requirements
if int(alpha) == 360:
A = np.linspace(0, alpha, num=nalpha, endpoint=False)/180*np.pi
else:
A = np.linspace(0, alpha, num=nalpha)/180*np.pi
#Calculate X and Y
X = radius * np.cos(A)
Y = radius * np.sin(A)
#Tile/repeat indices so all unique pairs are present
pz = np.tile(I, nalpha)
px = np.repeat(X, nlength)
py = np.repeat(Y, nlength)
points = np.vstack(( pz, px, py )).T
#Shift to center
shift = np.array(center) - np.mean(points, axis=0)
points += shift
#Orient tube to new vector
#Grabbed from an old unutbu answer
def rotation_matrix(axis,theta):
a = np.cos(theta/2)
b,c,d = -axis*np.sin(theta/2)
return np.array([[a*a+b*b-c*c-d*d, 2*(b*c-a*d), 2*(b*d+a*c)],
[2*(b*c+a*d), a*a+c*c-b*b-d*d, 2*(c*d-a*b)],
[2*(b*d-a*c), 2*(c*d+a*b), a*a+d*d-b*b-c*c]])
ovec = orientation / np.linalg.norm(orientation)
cylvec = np.array([1,0,0])
if np.allclose(cylvec, ovec):
return points
#Get orthogonal axis and rotation
oaxis = np.cross(ovec, cylvec)
rot = np.arccos(np.dot(ovec, cylvec))
R = rotation_matrix(oaxis, rot)
return points.dot(R)
绘制点:
points = make_cylinder(3, 5, 5, 360, 10, [0,2,0], [1,0,0])
旋转部分又快又脏——你应该仔细检查一下。欧拉-罗德里格斯公式感谢unutbu .
关于python - 如何在圆柱面上生成规则点,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/22285994/
我是一名优秀的程序员,十分优秀!