到目前为止,我一直在将数组与单个变量进行比较,例如玩家位置:
for position in ships:
if player_location_x > position[0]-100 and player_location_x < position[0]+100 and player_location_y > position[1]-100 and player_location_y < position[1]+100:
#Do something (e.g. draw bullets between the two locations)
我将如何扩展到比较数组本身的值,例如比较“船”的x和y值以检查它们之间的距离,还比较“船”和“ more_ships”之间的x和y值?
ships = numpy.array([
[
shuttle_class.npc_x[0],
shuttle_class.npc_y[0],
shuttle_class.img,
shuttle_class.hp
],
[
shuttle_class.npc_x[1],
shuttle_class.npc_y[1],
shuttle_class.img,
shuttle_class.hp
],
[
shuttle_class.npc_x[2],
shuttle_class.npc_y[2],
shuttle_class.img,
shuttle_class.hp
]
])
more_ships = numpy.array([
[
shuttle_class.npc_x[3],
shuttle_class.npc_y[3],
shuttle_class.img,
shuttle_class.hp
],
[
shuttle_class.npc_x[4],
shuttle_class.npc_y[4],
shuttle_class.img,
shuttle_class.hp
],
[
shuttle_class.npc_x[5],
shuttle_class.npc_y[5],
shuttle_class.img,
shuttle_class.hp
]
])
最佳答案
让我们从船的两个数组x1, y1
开始。您要使用x2, y2
生成每个成对的距离。为了便于讨论,假设您有5艘船和3艘more_ships。因此我们使用numpy meshgrid:
xx1, xx2 = np.meshgrid(x1, x2) # both these are 3x5 arrays
yy1, yy2 = np.meshgrid(y1, y2)
dx = xx1 - xx2 # np.abs(xx1 - xx2) if you want just absolute values
dy = yy1 - yy2
现在,您可以使用
np.where
来获取最终列表:sel = np.where( (dx <= d_max) & (dy <= d_max) )
sel是一个2xn的数组。值是满足条件的
n
点的索引。编辑:根据OP的要求添加示例代码。
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
sx = np.array([0, 250, 500])
sy = np.array([100, 100, 100])
mx = np.array([1000, 0])
my = np.array([0,0])
plt.scatter(sx, sy)
plt.scatter(mx, my, c='r', marker='o')
plt.grid()
我们有三艘船(
s
)和两艘more_ships(m
)。xx1, xx2 = np.meshgrid(sx, mx)
yy1, yy2 = np.meshgrid(sy, my)
让我们检查一下:
np.shape(xx1)
是(2,3)
。第一个索引引用m
(更多船只),第二个索引引用s
。dx = np.abs(xx1 - xx2)
dy = np.abs(yy1 - yy2)
d_max = 200.0
sel = np.where( (dx <= d_max) & (dy <= d_max) )
print sel
您将看到sel有两个数组。第一个数组引用第一个轴(
m
)的索引,第二个数组引用(s
)。在这种情况下,数组的值分别为1
和0
,这表示more_ships[1]
在ships[0]
的200个像素之内。如果将
sx
更改为np.array([0, 250, 1000])
,则sel
将是array([0, 1]), array([2, 0])
-这表示more_ships[0]
在ships[2]
的200像素以内,并且more_ships[1]
在ships[0]
附近。