Site Loader

Get Vector Components — Unreal Development Kit (UDK)

    Get Vector Components ( получить компоненты вектора ) данный элемент Unreal Kismet позволяет разложить координаты точки на 3 отдельных переменных (X Y Z) в виде дробных значений типа Float.

Узлы данного элемента позволяют настроить следующие параметры:

 In
 In (вход) данный узел запускает функцию
 Input Vector
 Input Vector ( вектор ) данный узел получает на вход тип данных вектор для разложения его на составляющие
 X
 X  — узел позволяет вернуть в созданную переменную значение X из вектора типа Float
 Y  
Y — узел позволяет вернуть в созданную переменную значение Y из вектора  типа Float
 Z
Z — узел позволяет вернуть в созданную переменную значение Z из вектора  типа Float
 Out  
Out (выход) данный узел предает управление следующему компоненту Unreal Kismet

Пример использования:

Давайте будем следить за нашим персонажем а именно выводить координаты точки где он находиться.

Для этого воспользуемся элементом Get Location and Rotation который может вернуть нам координаты обьекта в мире которым и станет на персонаж.

Для этого откроем Unreal Kismet выбрав пункт меню View -> UnrealKismet


    Добавим в Unreal Kismet событие загрузки уровня после загрузки уровня будем запускать сложение друх чисел.

    


    Целью получения координат будет наш игрок ( Player ) создадим переменную которая будет хранить всю информацию о нашем игроке из нее мы и получим координаты его расположения.

    Создадим переменную в которую функция вернет значение вектора Location расположение игрока.

   

 Если попась мышкой по выходу Location и нажать правую кнопку мыши то можно создать переменную нужного типа которая буде сразу привязана к этому узлу.


Результат

    Далее воспользуемся компонентом Get Vector Components для получения координат из этого вектора.

 Добавим его в Unreal Kismet и свяжем с нашей схемой.


    Теперь создадим 3 переменных типа Float в которые сохраним координаты где стоит наш персонаж


    И свяжем их с узлами функции Get Vector Components.


    Осталось добавить вывод координат на экран для этих целей подойдет компонет Log. Добавляем элемент в нашу схему.

    Добавляем в лог 2 узла 

        1) вывод нашей координаты типа Float

        2) Вывод текста что это за значение  например Coord X


    Создаем на узле String переменную в которой будем описывать что за значение мы выводим на экран.


    Введем значение этой переменной


    Нажав кнопку Ctrl выделяем компонент Log и переменную копируем его 3 раза для вывода трех координат. И меняем в тексте букву на X Y Z 


     Связываем полученные параметры из функции Get Vector Components с с выводом их в лог


Запустим игру и посмотрим что получилось.


    Отлично работает но что если нужно получать координаты игрока например раз в секунду для этих целей можно применить компонет Unreal Kismet под названием Delay (1.00).

Он будет выполнять задержку в 1 секунду перед следующим вызовом функции получения координат 

Связжем его вот таким образом 


Теперь функция будет бесконечно следить за нашим игроком

Вот как то так 

Как найти орт вектора? Ответ на webmath.ru

Содержание:

  • Формула
  • Примеры нахождения орта вектора

Формула

Чтобы найти орт $\bar{e}$ вектора $\bar{a}$, нужно вектор $\bar{a}$ поделить на его длину:

$$\bar{e}=\frac{\bar{a}}{|\bar{a}|}$$

Если вектор задан на плоскости своими координатами $\bar{a}=\left(a_{x} ; a_{y}\right)$, то его орт вычисляется по формуле:

$$\bar{e}=\frac{\bar{a}}{|\bar{a}|}=\frac{a_{x} \cdot \bar{i}+a_{y} \cdot \bar{j}}{\sqrt{a_{x}^{2}+a_{y}^{2}}}=\left(\frac{a_{x}}{\sqrt{a_{x}^{2}+a_{y}^{2}}} ; \frac{a_{y}}{\sqrt{a_{x}^{2}+a_{y}^{2}}}\right)$$

Если вектор задан в пространстве и имеет координаты $\bar{a}=\left(a_{x} ; a_{y} ; a_{z}\right)$, то его орт вычисляется по формуле:

$$\bar{e}=\frac{\bar{a}}{|\bar{a}|}=\frac{a_{x} \cdot \bar{i}+a_{y} \cdot \bar{j}+a_{z} \cdot \bar{k}}{\sqrt{a_{x}^{2}+a_{y}^{2}+a_{z}^{2}}}=$$ $$=\left(\frac{a_{x}}{\sqrt{a_{x}^{2}+a_{y}^{2}+a_{z}^{2}}} ; \frac{a_{y}}{\sqrt{a_{x}^{2}+a_{y}^{2}+a_{z}^{2}}} ; \frac{a_{z}}{\sqrt{a_{x}^{2}+a_{y}^{2}+a_{z}^{2}}}\right)$$

Примеры нахождения орта вектора

Пример

Задание. {2}}}=\frac{-2 \cdot \bar{i}+2 \cdot \bar{j}}{\sqrt{4+4}}=\frac{-2 \cdot \bar{i}+2 \cdot \bar{j}}{\sqrt{8}}=$$ $$=\frac{-2 \cdot \bar{i}+2 \cdot \bar{j}}{2 \sqrt{2}}=-\frac{1}{\sqrt{2}} \cdot \bar{i}+\frac{1}{\sqrt{2}} \cdot \bar{j}$$

Таким образом, искомый орт вектора $\bar{a}$ имеет координаты $\bar{e}=\left(-\frac{1}{\sqrt{2}} ; \frac{1}{\sqrt{2}}\right)$

Ответ. $\bar{e}=\left(-\frac{1}{\sqrt{2}} ; \frac{1}{\sqrt{2}}\right)$

236

проверенных автора готовы помочь в написании работы любой сложности

Мы помогли уже 4 396 ученикам и студентам сдать работы от решения задач до дипломных на отлично! Узнай стоимость своей работы за 15 минут!

Пример

Задание. Даны точки $A(3 ;-1 ; 4)$ и $B(2 ; 0 ; 2)$ . Найти орт вектора $\overline{A B}$

Решение. Найдем координаты вектора $\overline{A B}$, для этого из координат конца вектора (точки $B$ ) вычтем соответствующие координаты начала (точки $A$ ):

$$\overline{A B}=(2-3 ; 0-(-1) ; 2-4)=(-1 ; 1 ;-2)$$

Для нахождения орта полученного вектора воспользуемся формулой

$$\bar{e}=\frac{a_{x} \cdot \bar{i}+a_{y} \cdot \bar{j}+a_{z} \cdot \bar{k}}{\sqrt{a_{x}^{2}+a_{y}^{2}+a_{z}^{2}}}$$

Подставим в неё координаты вектора $\overline{A B}$, будем иметь:

$$\bar{e}=\frac{-1 \cdot \bar{i}+1 \cdot \bar{j}-2 \cdot \bar{k}}{\sqrt{(-1)^{2}+1^{2}+(-2)^{2}}}=\frac{-1 \cdot \bar{i}+1 \cdot \bar{j}-2 \cdot \bar{k}}{\sqrt{1+1+4}}=$$ $$=\frac{-1 \cdot \bar{i}+1 \cdot \bar{j}-2 \cdot \bar{k}}{\sqrt{6}}=-\frac{1}{\sqrt{6}} \cdot \bar{i}+\frac{1}{\sqrt{6}} \cdot \bar{j}-\frac{2}{\sqrt{6}} \cdot \bar{k}$$

Таким образом, орт вектора $\overline{A B}$ имеет координаты $\bar{e}=\left(-\frac{1}{\sqrt{6}} ; \frac{1}{\sqrt{6}} ;-\frac{2}{\sqrt{6}}\right)$

Ответ. $\bar{e}=\left(-\frac{1}{\sqrt{6}} ; \frac{1}{\sqrt{6}} ;-\frac{2}{\sqrt{6}}\right)$

Читать дальше: как найти вектор по точкам.

linear алгебра — Как разделить вектор-строку $1 \times n$ на вектор $n \times 1$ и результат такого деления

Деление на вектор не определено. Позвольте мне дать вам некоторое представление о матрицах, чтобы понять, почему. Обычно матрицу можно рассматривать как оператор. Грубо говоря, матрица — это то, что действует на векторы и возвращает другой вектор.

У вас есть вектор-строка (она же матрица 1xn) и векторы-столбцы (она же матрица nx1). Если вы используете вектор-строку, то вы пишете $xA = y$, а затем мы говорим, что матрица A манипулировала вектором-строкой x для получения вектора-строки y. Если вы используете векторы-столбцы, вы пишете $Ax = y$, и мы говорим, что мы манипулировали x для получения вектора y. Обратите внимание, что с векторами-столбцами мы умножаем справа.

В большинстве математических и инженерных областей люди используют векторы-столбцы, и мы умножаем их на матрицы, чтобы манипулировать этими векторами, чтобы изменить, например, направление векторов по оси x или по оси y и т. д. В других областях математики, таких как теория вероятностей, люди используют векторы-строки и вы умножаете по схеме $xA = y$.

Позже, я полагаю, люди обобщили определение умножения матрицы на вектор и добавили такие функции, как умножение матрицы на матрицу (которое в основном дает — в случае умножения двух матриц — в качестве вывода именно тот результат, который вы получили бы, если бы вы использовал бы оператор дважды). Причина, по которой у вас так много плюсов в вашем определении умножения матриц, заключается в том, что вы хотите просмотреть все возможные комбинации (и принять во внимание каждую комбинацию выход-вход).

Еще позже люди снова обобщили это понятие, а также разрешили перемножать отдельные строки и столбцы (просто отдельные векторы) друг с другом. У этого также были интересные факты, потому что у него были хорошие приложения, такие как скалярное произведение строки, умноженной на столбец.

В истории выше то, что я написал, возможно, исторически неверно, но история имеет смысл и помогает понять интуицию, стоящую за этими вещами.

Возвращаясь к вашему вопросу. В моей истории есть место только умножениям, так как только они подходят к моей истории преобразования векторов. Также знайте, что матрицы — очень своеобразные вещи и что многие вещи с матрицами невозможны. Например, матрицы вообще не обладают свойством коммутативности, поэтому даже для 2 заданных nxn квадратных матриц скажем A и B, $A * B \neq B * A$. 9{-1}$, но здесь это не всегда возможно. Однако некоторые матрицы имеют обратные, и такие матрицы называются обратимыми или неособыми.

Добавлено позже в связи с правкой: Это то, о чем вы говорите? (см. на 9 минуте)

Удачи.

Разделить каждую строку на элемент вектора с помощью NumPy

Улучшить статью

Сохранить статью

  • Уровень сложности: Базовый
  • Последнее обновление: 03 окт, 2022

  • Прочитать
  • Обсудить
  • Улучшить статью

    Сохранить статью

    В следующей статье показано, как разделить каждую строку на элемент вектора с помощью NumPy. Элемент вектора может быть одним элементом, несколькими элементами или массивом. Оператор деления ( / ) используется для реализации требуемой функциональности. Мы можем разделить строки одномерных, двумерных или даже более типов массивов с помощью векторных элементов, и следующие примеры помогут вам лучше понять:

    Разделить строку на элемент вектора в массиве 1-D Numpy

    В примере мы разделим строки массива 1-D Numpy на элемент вектора, то есть [15]

    Python3

    import numpy as np

     

    n_arr = np.array([ 20 , 30 , 40 ])

    print ( "Given 1-D Array:" )

    print (n_arr)

     

    vec = np. array([ 12 ])

    Печать ( »\ nvector Element:" )

    Печать (VEC)

    9007 71111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111 И ПРИН -НА ПРИНАНИЯ 7 "7" 7 "17" 7 ". )

    print (n_arr / vec[:, None ])

    Output:

     

    Divide each by a vector element in двумерный массив Numpy

    В этом примере мы делим каждую строку на элемент вектора двумерного массива Numpy с векторным элементом, т.е.0070 import numpy as np

     

    n_arr = np. array([[ 20 , 35 , 40 ],

                     [ 10 , 51 , 25 ]])

    Печать ( 111070 : " ( 1".0003

    Печать (N_ARR)

    VEC = NP.ARRAY ( 2,5 ]) 9 0003 2,5 ]) 9 0003 171717171717 гг. )

    print (vec)

     

    print ( "\nResultant Array" )

    print (n_arr / VEC [: Нет ])

    Выход:

    Divide Row на векторной дивиации в 3-деликовой Array В WE Vector Divind в 3-D-DA NUMPY Array 77777 70019 В WE Vector Divind в 3-D NUMPY . На пример WES-Element Element в 3-делите NUMPY . В примерной дивикторе WE VECTOR. Пример . В примерной дивизии WE 3-DAM20. the rows of a 3-D Numpy array with a vector element i.e [3, 3]

    Python3

    import numpy as np

     

    n_arr = np.array([[[ 10 , 25 ], [ 30 , 45 ]],

                       [[ 50 , 65 ], [ 70 , 85 ]]])

    ПРИКРЕТАНИЯ ( 170 70071 70077

    .

    alexxlab

    Добавить комментарий

    Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *