【发布时间】:2019-05-28 21:34:54
【问题描述】:
这个post 正在讨论从重心坐标到笛卡尔坐标的转换。
图(fig_1)好像只说明了3个点
B(0,0,1), A(0,1,0), C(1,0,0)
我正在尝试理解转换,这是我的代码
x_inner = np.array([0.375, 0.5 , 0.625, 0.375])
y_inner = np.array([0.21650635, 0.4330127 , 0.21650635, 0.21650635])
x_outer = np.array([0. , 0.5, 1. , 0. ])
y_outer = np.array([0. , 0.8660254, 0. , 0. ])
plt.plot(x_outer,y_outer)
plt.plot(x_inner,y_inner,c='tab:orange')
plt.scatter(x_outer, y_outer)
plt.scatter(x_inner, y_inner)
构成坐标数组的值来自原始post。
这是输出。
内部橙色三角形由 3 个顶点组成,分别对应于点 (1/4,1/4,1/2), (1/4,1/2,1/4), (1/2,1 /4,1/4) 在原始重心坐标中。
问题是,如何获得一个较小的三角形,如橙色的 1/10。
ps: 抱歉 fig_1 与真实值不符。
【问题讨论】: