博客
关于我
日落20180714001 - 图形学基础之OneTwoThree转啊转
阅读量:193 次
发布时间:2019-02-28

本文共 507 字,大约阅读时间需要 1 分钟。

1D、2D、3D坐标系的变换规律

一、1D坐标系

在一维空间中,只有一个轴,称为X轴。这种坐标系的变换相较于高维空间显得极为简单。无论是转动还是平移,都可以通过单轴变换轻松实现。

二、2D坐标系

在二维空间中,有X轴和Y轴两条轴。参考书籍内容指出,坐标系的变换可分为标准形式与非标准形式两种。

  • 标准形式:同时转动两个轴,方向一致(均为顺时针或逆时针),角度为90度的倍数。
  • 非标准形式:只转动其中一个轴180度。
  • 三、3D坐标系

    在三维空间中,有X轴、Y轴和Z轴三条轴。参考书籍内容提到,左手坐标系与右手坐标系各具有24种不同的情况。这些情况主要体现在三个轴的正负方向组合上。

    四、坐标系变换的万向锁问题

    当尝试在三维空间中锁定任意两个轴时,第三个轴的自由度会被限制,无法独立变换。这一现象被称为“万向锁”。例如,若将X轴和Y轴固定,Z轴的旋转将受到限制。

    五、四维时空的扩展思考

    通过对上述规律的进一步分析可以发现,每个高维空间的变换都会受到更多制约。例如,在四维时空中,加入时间轴会导致空间维度的死锁。这种现象暗示着维度增加时,变换的自由度随之减少。

    以上内容旨在简要回顾不同维度坐标系的变换特点及其数学规律。

    转载地址:http://yxrn.baihongyu.com/

    你可能感兴趣的文章
    pandas :将时间戳转换为 datetime.date
    查看>>
    pandas :将行取消堆叠到新列中
    查看>>
    pandas DataFrame 中的自定义浮点格式
    查看>>
    Pandas Plots:周末的单独颜色,x 轴上漂亮的打印时间
    查看>>
    Pandas 对数据框的布尔比较
    查看>>
    Pandas 读取具有浮点值的 csv 文件会导致奇怪的舍入和小数位数
    查看>>
    pandas 适用,但仅适用于满足条件的行
    查看>>
    Pandas-通过对列和索引的值求和来合并两个数据框
    查看>>
    pandas.read_csv()的详解-ChatGPT4o作答
    查看>>
    Pandas数据可视化怎么做?用实战案例告诉你!
    查看>>
    Pandas数据结构之DataFrame常见操作
    查看>>
    pandas整合多份csv文件
    查看>>
    pandas某一列转数组list
    查看>>
    Pandas模块,我觉得掌握这些就够用了!
    查看>>
    Pandas玩转文本处理!
    查看>>
    pandas的to_sql方法中使用if_exists=‘replace‘
    查看>>
    pandas读取parquet报错
    查看>>
    Pandas进阶大神!从0到100你只差这篇文章!
    查看>>
    spring5-介绍Spring框架
    查看>>
    Pandas:将一列与数据帧的所有其他列进行比较
    查看>>