Python学习日记1---简单的Minecraft末地要塞坐标计算器

本文介绍了一个利用Python、Numpy和Pyqt5实现的Minecraft末地要塞坐标计算器。通过记录3个末影珍珠的位置和角度,应用数学模型减少误差,简化寻找过程。文章详细阐述了原理、实现方法、游戏操作步骤以及后续优化的反思。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

 一、简述  

       对于Minecraft玩家而言,寻找末地要塞无疑是一个较为痛苦的过程,末地要塞生成通常距离玩家出生点有一定的距离,因而一般来说需要消耗大量稀有的末影珍珠来用于指明方向,大大拖慢了玩家的通关速度,降低了游戏体验。其实通过末影珍珠指向末地的特性,加以简单的数学运算,可以利用1~3颗末影珍珠就相对准确的定位出末地坐标,从而降低成本。

二、原理概述

       本计算器利用非常简单的数学模型,理论上两条直线交于一点就能计算出坐标,但由于目测坐标有一定误差,在此采用三条直线所围成的三角形(见示意图1),再取三角形中心(此简化计算使用重心)来达到减小误差的目的。

示意图1
示意图1

 

       记录好游戏内X,Z及F坐标,建立坐标系,注意到游戏内中F为0度时是Z轴正方向,而-90度时是X轴负方向,考虑将F角度取负,以Z为横轴,X为纵轴建立笛卡尔坐标系。(见示意图2)

示意图2

 

设记录的坐标点为 点1(a1,b1), 点2(a2,b2), 点3(a3,b3)

有3组关于X,Z的线性方程组 X-kZ=b-ak (式中 k = tan(radians(-f)) )

解线性方程组,得到三交点坐标,记为ABC。

末地坐标 D≈(A+B+C)/3

三、实现方法

先利用python初步实现代码。

使用numpy解线性方程组。

import numpy as np
import math 
# number=input("输入点坐标数")
x=[];y=[];face=[];A=[];b=[];k=[];r=[]
# for i in range(0,int(number)):
for i in range(0,3):
    y.append(input("请输入X坐标:\n"))
    x.append(input("请输入Z坐标:\n"))
    face.append(input("请输入面向坐标:\n"))
    k.append(math.tan(math.radians(-1*float(face[i]))))
# for i in range(0,int(number)):
for i in range(0,2):
    A=[[1,-k[i]],[1,-k[i+1]]]
    b=[(float(y[i])-float(x[i])*k[i]),(float(y[i+1])-float(x[i+1])*k[i+1])]
    # print("x[i]:",x[i],"\n","y[i]:",y[i],"\n","k[i]:",k[i],"\n")
    # print("x[i+1]:",x[i+1],"\n","y[i+1]:",y[i+1],"\n","k[i+1]:",k[i
【资源说明】 1.项目代码功能经验证ok,确保稳定可靠运行。欢迎下载使用!在使用过程中,如有问题或建议,请及时私信沟通。 2.主要针对各个计算机相关专业,包括计科、信息安全、数据科学与大数据技术、人工智能、通信、物联网等领域的在校学生、专业教师或企业员工使用。 3.项目具有丰富的拓展空间,不仅可作为入门进阶,也可直接作为毕设、课程设计、大作业、初期项目立项演示等用途。 4.当然也鼓励大家基于此进行二次开发。 5.期待你能在项目中找到乐趣和灵感,也欢迎你的分享和反馈! 本文介绍了基于QEM(Quadric Error Metrics,二次误差度量)的优化网格简化算法的C和C++实现源码及其相关文档。这一算法主要应用于计算机图形学领域,用于优化三维模型的多边形数量,使之在保持原有模型特征的前提下实现简化。简化的目的是为了提高渲染速度,减少计算资源消耗,以及便于网络传输等。 本项目的核心是网格简化算法的实现,而QEM作为该算法的核心,是一种衡量简化误差的数学方法。通过计算每个顶点的二次误差矩阵来评估简化操作的误差,并以此来指导网格简化过程。QEM算法因其高效性和准确性在计算机图形学中广泛应用,尤其在实时渲染和三维打印领域。 项目代码包含C和C++两种语言版本,这意味着它可以在多种开发环境中运行,增加了其适用范围。对于计算机相关专业的学生、教师和行业从业者来说,这个项目提供了丰富的学习和实践机会。无论是作为学习编程的入门材料,还是作为深入研究计算机图形学的项目,该项目都具有实用价值。 此外,项目包含的论文文档为理解网格简化算法提供了理论基础。论文详细介绍了QEM算法的原理、实施步骤以及与其他算法的对比分析。这不仅有助于加深对算法的理解,也为那些希望将算法应用于自己研究领域的人员提供了参考资料。 资源说明文档强调了项目的稳定性和可靠性,并鼓励用户在使用过程中提出问题或建议,以便不断地优化和完善项目。文档还提醒用户注意查看,以获取使用该项目的所有必要信息。 项目的文件名称列表中包含了加水印的论文文档、资源说明文件和实际的项目代码目录,后者位于名为Mesh-Simplification-master的目录下。用户可以将这些资源用于多种教学和研究目的,包括课程设计、毕业设计、项目立项演示等。 这个项目是一个宝贵的资源,它不仅提供了一个成熟的技术实现,而且为进一步的研究和学习提供了坚实的基础。它鼓励用户探索和扩展,以期在计算机图形学领域中取得更深入的研究成果。
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