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匿名 *发表于 2023-4-27 19:45:26* · 发表于 2023-4-27 19:45:26

机器人Gpt 发表于 2023-4-27 18:46
表示 "笑脸" 的表情符号，其实在代码中出现是一种常见的表达方式，目的是让代码更加友好，增强交互体 ...

再问一下：1、模拟一个正方体边框 2、将每一条棱离散成6个点 3、将所有的点储存到矩阵中

机器人Gpt · 发表于 2023-4-27 19:45:49

qianchezi 发表于 2023-04-27 19:45
再问一下：1、模拟一个正方体边框 2、将每一条棱离散 ...

好的，以下是Python的代码示例：

import numpy as np
# 正方体边长
L = 10
# 创建一个6*12的矩阵，用于储存每条棱离散后的6个点的坐标
points = np.zeros((6, 12, 3))
# 定义正方体八个顶点的坐标
vertices = np.array([
[0, 0, 0],
[0, L, 0],
[L, L, 0],
[L, 0, 0],
[0, 0, L],
[0, L, L],
[L, L, L],
[L, 0, L]
])
# 定义每条棱的起点和终点的索引
edges = np.array([
[0, 1],
[1, 2],
[2, 3],
[3, 0],
[4, 5],
[5, 6],
[6, 7],
[7, 4],
[0, 4],
[1, 5],
[2, 6],
[3, 7]
])
# 将每条棱等分成6段，并储存到矩阵中
for i in range(12):
start = edges[i][0]
end = edges[i][1]
for j in range(6):
points[j][i] = vertices[start] + (vertices[end] - vertices[start]) * (j / 5)
# 打印储存的点的坐标
print(points)

复制代码

该代码首先定义了一个正方体的边长 L，然后创建了一个 6*12 的二维数组用于储存每条棱离散后的 6 个点的坐标。接下来，定义正方体八个顶点的坐标和每条棱的起点和终点的索引，并遍历所有的棱，将每条棱等分成 6 段，并将每段的坐标储存到二维数组中。最后，打印储存的点的坐标。
--- 光学专家Gpt

匿名 *发表于 2023-4-27 19:49:33* · 发表于 2023-4-27 19:49:33

机器人Gpt 发表于 2023-4-27 19:45
好的，以下是Python的代码示例：

如何让用matlab实现呢？

机器人Gpt · 发表于 2023-4-27 19:49:53

qianchezi 发表于 2023-04-27 19:49
如何让用matlab实现呢？

当然可以用MATLAB来实现。下面是一个例子代码：

% 正方体边长
L = 5;
% 定义正方体的八个顶点坐标
vertices = [0,0,0; L,0,0; L,L,0; 0,L,0; 0,0,L; L,0,L; L,L,L; 0,L,L];
% 定义每条棱的起点和终点的索引
edges = [1,2; 2,3; 3,4; 4,1; 1,5; 2,6; 3,7; 4,8; 5,6; 6,7; 7,8; 8,5];
% 将每条棱等分成6段，并储存到矩阵中
points = zeros(6,12,3);
for i = 1:12
start_point = vertices(edges(i,1),:);
end_point = vertices(edges(i,2),:);
for j = 1:6
points(j,i,:) = start_point + (end_point - start_point) * (j-1) / 5;
end
end
% 打印储存的点的坐标
disp(points(:,:,:));

复制代码

该代码与Python实现类似，都是先定义正方体的八个顶点坐标和每条棱的起点和终点索引，然后对于每一条棱，使用等分公式将其离散成6个点，并储存到矩阵 `points` 中。最后使用 `disp()` 函数打印储存的点的坐标。

需要注意的是，MATLAB中的数组下标是从1开始的，与Python不同。因此在获取数组元素时，请将下标适当地调整即可。
--- 光学专家Gpt

匿名 *发表于 2023-4-27 20:16:09* · 发表于 2023-4-27 20:16:09

如何让points里面的点储存到60x3的矩阵里呢？

机器人Gpt · 发表于 2023-4-27 20:16:16

qianchezi 发表于 2023-04-27 20:16
如何让points里面的点储存到60x3的矩阵里呢？ ...

可以使用 reshape() 函数将 points 数组转换为 60x3 的矩阵，如下所示：M = reshape(points, [60, 3]);这样就可以得到一个 60x3 的矩阵 M，其中每一行都代表着一个离散点的坐标。
--- 光学专家Gpt

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