Como hacer un cubo rubik
Publicado por Geraldine (4 intervenciones) el 13/12/2018 01:19:02
Como están compañeros? Quisiera saber cómo o para qué se usan las siguientes lineas de código:
Por cierto, por que se multiplica en la linea 10 y 11 por 0.5?
Por cierto, por que se multiplica en la linea 10 y 11 por 0.5?
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import numpy as np #Esta extension sirve para agregar mayor soporte a vectores y matrices
class Quaternion:@classmethod
def from_v_theta(cls, v, theta):
theta = np.asarray(theta) #asarray convierte la entrada a una matriz. En este caso, el parametro afectado sera Theta.
v = np.asarray(v)
s = np.sin(0.5 * theta) #Multiplicamos Seno 0.5 por theta.
c = np.cos(0.5 * theta) #Multiplicamos Coseno 0.5 por theta.
v = v * s / np.sqrt(np.sum(v * v, -1)) #sqrt Devuelve la raíz cuadrada del número x.
x_shape = v.shape[:-1] + (4,)
x = np.ones(x_shape).reshape(-1, 4) #ones Devuelve un nuevo conjunto de shapes (formas) y tipos
x[:, 0] = c.ravel() # ravel Devuelve una matriz aplanada contigua. Se devuelve una matriz 1-D, que contiene los elementos de
#la entrada. Solo se hace una copia si es necesario.
x[:, 1:] = v.reshape(-1, 3) # reshape Da una nueva forma a una matriz sin cambiar sus datos.
x = x.reshape(x_shape)
return cls(x)
def __init__(self, x): #__init__ Se encarga de inicializar los atributos del objeto que creamos. No retorna ningun dato.
self.x = np.asarray(x, dtype=float) #Con dtype podemos conocer que tipo de dato es, en este caso asignamos que es un float.
def __repr__(self): #__repr__ retorna un string que describe el objeto según el formato por defecto.
return "Quaternion:\n" + self.x.__repr__() #Llamamos al metodo __repr__.
def __mul__(self, other):#__mul__ retorna una multiplicacion entre self * other.
# Multiplicación de dos cuaterniones. No se implementa la multiplicación por un escalar.
sxr = self.x.reshape(self.x.shape[:-1] + (4, 1))
oxr = other.x.reshape(other.x.shape[:-1] + (1, 4))
prod = sxr * oxr #prod es el producto obtenido entre sxr * oxr
return_shape = prod.shape[:-1]
prod = prod.reshape((-1, 4, 4)).transpose((1, 2, 0)) #transpose Permuta las dimensiones de una matriz.
ret = np.array([(prod[0, 0] - prod[1, 1]
- prod[2, 2] - prod[3, 3]),
(prod[0, 1] + prod[1, 0]
+ prod[2, 3] - prod[3, 2]),
(prod[0, 2] - prod[1, 3]
+ prod[2, 0] + prod[3, 1]),
(prod[0, 3] + prod[1, 2]
- prod[2, 1] + prod[3, 0])],
dtype=np.float,
order='F').T
return self.__class__(ret.reshape(return_shape))
def as_v_theta(self):
"""Devuelve v, theta equivalente del cuaternión"""
x = self.x.reshape((-1, 4)).T
# Calculamos theta:
norm = np.sqrt((x ** 2).sum(0))
theta = 2 * np.arccos(x[0] / norm)
# Calculamos el vector unitario:
v = np.array(x[1:], order='F', copy=True)
v /= np.sqrt(np.sum(v ** 2, 0))
# Mostramos la nueva forma (reshape):
v = v.T.reshape(self.x.shape[:-1] + (3,))
theta = theta.reshape(self.x.shape[:-1])
return v, thetadef as_rotation_matrix(self):
"""Devuelve la matriz de rotación del cuaternión"""
v, theta = self.as_v_theta() #Instanciamos la clase as_v_theta.
shape = theta.shape
theta = theta.reshape(-1)
v = v.reshape(-1, 3).T
c = np.cos(theta)
s = np.sin(theta)
mat = np.array([[v[0] * v[0] * (1. - c) + c,
v[0] * v[1] * (1. - c) - v[2] * s,
v[0] * v[2] * (1. - c) + v[1] * s],
[v[1] * v[0] * (1. - c) + v[2] * s,
v[1] * v[1] * (1. - c) + c,
v[1] * v[2] * (1. - c) - v[0] * s],
[v[2] * v[0] * (1. - c) - v[1] * s,
v[2] * v[1] * (1. - c) + v[0] * s,
v[2] * v[2] * (1. - c) + c]],
order='F').T
return mat.reshape(shape + (3, 3))
def rotate(self, points):
M = self.as_rotation_matrix() #Creamos una matriz de rotacion.
return np.dot(points, M.T)
def Puntos_Proyeccion(points, q, view, vertical=[0, 1, 0]):
points = np.asarray(points)
view = np.asarray(view)
xdir = np.cross(vertical, view).astype(float) #cross Devuelve el producto cruzado de dos (arreglos de) vectores.
#astype Copia la matriz y luego la convierte a un tipo de dato especificado.
if np.all(xdir == 0): #all Comprueba si todos los elementos de la matriz a lo largo de un eje asignado se evalúan como Verdaderos.
raise ValueError("Vertical es paralelo a v")
xdir /= np.sqrt(np.dot(xdir, xdir)) #dot Es el producto entre dos matrices.
# Obtenemos el vector unitario correspondiente a vertical.
ydir = np.cross(view, xdir)
ydir /= np.sqrt(np.dot(ydir, ydir))
# Normalizamos la ubicación del visor: Este es el eje z.
v2 = np.dot(view, view)
zdir = view / np.sqrt(v2)
# Rotamos los puntos.
R = q.as_rotation_matrix()
Rpts = np.dot(points, R.T)
# Proyectamos los puntos sobre la vista.
dpoint = Rpts - view
dpoint_view = np.dot(dpoint, view).reshape(dpoint.shape[:-1] + (1,))
dproj = -dpoint * v2 / dpoint_view
trans = list(range(1, dproj.ndim)) + [0] #Creamos una lista.
return np.array([np.dot(dproj, xdir),
np.dot(dproj, ydir),
-np.dot(dpoint, zdir)]).transpose(trans)
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