


Bagaimana untuk menyelesaikan jarak terpendek dari satu titik pada bulatan ke garis lurus menggunakan python dan numpy?
Python dan numpy menyelesaikan jarak minimum antara titik pada bulatan dan garis lurus
Artikel ini meneroka cara menggunakan perpustakaan python dan numpy untuk mengira jarak minimum antara satu titik pada bulatan dalam ruang tiga dimensi dan memberikan koordinat titik itu. Kami akan berurusan dengan keadaan di mana bulatan bukan coplanar dengan garis lurus.
Penerangan Masalah
Telah diketahui bahawa pusat bulatan o = (0.3501, -0.0881, -4.8466)
, vektor biasa r = 1.34954
n = (0.4163, -0.8326, -0.3653)
a = (3.1932, -0.9005, 0.8082)
b = (1.9885, -0.9691, -0.8353)
pada baris. Matlamatnya adalah untuk mencari titik p
pada bulatan, meminimumkan jarak ke garis lurus ab
, dan mengira koordinat p
.
Prinsip Algoritma
Oleh kerana bulatan dan garis lurus mungkin tidak coplanar, jarak minimum bukanlah jarak tegak lurus dari pusat ke garis lurus. kita perlu:
- Kirakan vektor arah garis lurus: diperolehi oleh
b - a
. - Kirakan vektor arah garis lurus: menormalkannya untuk mendapatkan vektor arah unit.
- Kirakan vektor jarak dari pusat bulatan ke garis lurus: Cari vektor dari pusat bulatan ke titik pada garis lurus, dan sangka pada vektor arah garis lurus, untuk mendapatkan jarak dari pusat bulatan ke garis lurus.
- Kirakan vektor dari pusat bulatan ke kaki menegak: Menggunakan hasil langkah 3, hitung vektor dari pusat bulatan ke kaki menegak.
- Kirakan unjuran vektor dari pusat bulatan ke kaki tegak lurus garis pada satah tegak lurus ke garisan: vektor unjuran ini menunjuk ke titik pada bulatan yang paling dekat dengan garis.
- Kirakan titik terdekat pada bulatan: menormalkan vektor unjuran, kalikan jejari bulatan, dan kemudian masukkannya ke kaki menegak garis lurus untuk mendapatkan koordinat titik terdekat pada bulatan.
Pelaksanaan Kod Python
import numpy sebagai np # Masukkan data o = np.array ([0.3501, -0.0881, -4.8466]) n = np.array ([0.4163, -0.8326, -0.3653]) r = 1.34954 A = NP.Array ([3.1932, -0.9005, 0.8082]) b = np.array ([1.9885, -0.9691, -0.8353]) # Kirakan vektor arah garis lurus v = b - a v = v / np.linalg.norm (v) # normalisasi # hitung vektor oa = o - a # Kirakan jarak dari pusat bulatan ke garis lurus d = np.dot (OA, V) # Kirakan kaki menegak f = ad * v # Kirakan vektor dari pusat bulatan ke kaki hang kaki = o - f # Kirakan vektor yang diproyeksikan ke satah tegak lurus ke proj garis lurus = - np.dot (of, v) * v # Kirakan titik terdekat pada bulatan p = fr * proj / np.linalg.norm (proj) Cetak ("Koordinat titik yang paling dekat dengan garis pada bulatan adalah:", p)
Penjelasan kod
Kod ini jelas melaksanakan langkah algoritma di atas. Perpustakaan numpy
menyediakan operasi vektor yang cekap dan memudahkan proses pengiraan. Output akhir adalah koordinat titik p
pada bulatan, dan jarak dari titik ini ke garisan ab
adalah yang terkecil.
Versi yang lebih baik ini lebih ringkas dan cekap, dan memberikan penjelasan yang lebih jelas tentang langkah -langkah algoritma.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk menyelesaikan jarak terpendek dari satu titik pada bulatan ke garis lurus menggunakan python dan numpy?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

ToAppendElementStoapyThonList, useTheAppend () methodforsingleelements, extend () formultipleelements, andInsert () forspecificposition.1) useAppend () foraddingOneElementAttheend.2)

TOCREATEAPYTHONLIST, USESQUAREBRACKETS [] danSeparatateItemSwithCommas.1) listsaredynamicandCanHoldMixedDatypes.2) UseAppend (), mengalih keluar (), danSlicingFormApulation.3)

Dalam bidang kewangan, penyelidikan saintifik, penjagaan perubatan dan AI, adalah penting untuk menyimpan dan memproses data berangka dengan cekap. 1) Dalam Kewangan, menggunakan memori yang dipetakan fail dan perpustakaan Numpy dapat meningkatkan kelajuan pemprosesan data dengan ketara. 2) Dalam bidang penyelidikan saintifik, fail HDF5 dioptimumkan untuk penyimpanan data dan pengambilan semula. 3) Dalam penjagaan perubatan, teknologi pengoptimuman pangkalan data seperti pengindeksan dan pembahagian meningkatkan prestasi pertanyaan data. 4) Dalam AI, data sharding dan diedarkan latihan mempercepatkan latihan model. Prestasi dan skalabiliti sistem dapat ditingkatkan dengan ketara dengan memilih alat dan teknologi yang tepat dan menimbang perdagangan antara kelajuan penyimpanan dan pemprosesan.

Pythonarraysarecreatedusingthearraymodule, notbuilt-inlikelists.1) importTheArrayModule.2) specifythetypecode, cth., 'I'forintegers.3) Initializewithvalues.arraysofferbettermemoryficiencyficorhomogeneousdatabutflex.

Sebagai tambahan kepada garis shebang, terdapat banyak cara untuk menentukan penterjemah python: 1. Gunakan perintah python terus dari baris arahan; 2. Gunakan fail batch atau skrip shell; 3. Gunakan alat binaan seperti membuat atau cmake; 4. Gunakan pelari tugas seperti Invoke. Setiap kaedah mempunyai kelebihan dan kekurangannya, dan penting untuk memilih kaedah yang sesuai dengan keperluan projek.

Forhandlinglargedatasetsinpython, usenumpyarraysforbetterperformance.1) numpyarraysarememory-efisien danfasterfornumumerical.2) mengelakkan yang tidak dapat dipertahankan.3)

Inpython, listsusedynamicMemoryAllocationwithover-peruntukan, pemecahan yang tidak dapat dilaksanakan.1) listsallocatemoremoremorythanneedinitial, resizingwhennessary.2) numpyarraysallocateExactMemoreForelements, menawarkanpredictableSabeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeat.

Inpython, YouCansspectHedatypeyFeleMeremodelerernspant.1) Usenpynernrump.1) usenpynerp.dloatp.ploatm64, formor preciscontrolatatypes.


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

Pelayar Peperiksaan Selamat
Pelayar Peperiksaan Selamat ialah persekitaran pelayar selamat untuk mengambil peperiksaan dalam talian dengan selamat. Perisian ini menukar mana-mana komputer menjadi stesen kerja yang selamat. Ia mengawal akses kepada mana-mana utiliti dan menghalang pelajar daripada menggunakan sumber yang tidak dibenarkan.

SecLists
SecLists ialah rakan penguji keselamatan muktamad. Ia ialah koleksi pelbagai jenis senarai yang kerap digunakan semasa penilaian keselamatan, semuanya di satu tempat. SecLists membantu menjadikan ujian keselamatan lebih cekap dan produktif dengan menyediakan semua senarai yang mungkin diperlukan oleh penguji keselamatan dengan mudah. Jenis senarai termasuk nama pengguna, kata laluan, URL, muatan kabur, corak data sensitif, cangkerang web dan banyak lagi. Penguji hanya boleh menarik repositori ini ke mesin ujian baharu dan dia akan mempunyai akses kepada setiap jenis senarai yang dia perlukan.

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

SublimeText3 Linux versi baharu
SublimeText3 Linux versi terkini
