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Apprendre Défi : Transformations Linéaires des Figures | Algèbre Linéaire
Mathématiques pour l'Analyse de Données et la Modélisation
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Contenu du cours

Mathématiques pour l'Analyse de Données et la Modélisation

Mathématiques pour l'Analyse de Données et la Modélisation

1. Concepts Mathématiques de Base et Définitions
2. Algèbre Linéaire
3. Analyse Mathématique

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Défi : Transformations Linéaires des Figures

Tâche

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Les transformations linéaires des figures sont couramment utilisées en infographie. Il existe 2 principaux types de transformations linéaires :

  1. Transformation de rotation qui fait pivoter une figure autour d'un point ou d'un axe spécifique.
  2. Transformation d'échelle qui redimensionne une figure en modifiant sa taille le long de chaque axe.

Votre tâche est d'appliquer toutes ces transformations à un rectangle une par une. En conséquence, nous aurons une composition de transformations :

  1. Créez une matrice de rotation qui fait pivoter une figure de np.pi / 3 degrés.
  2. Créez une matrice de mise à l'échelle avec les paramètres scale_x = 2 et scale_y = 0.5.
  3. Appliquez la rotation_matrix au carré.
  4. Appliquez la scaling_matrix au résultat de la transformation précédente.

Solution

Switch to desktopPassez à un bureau pour une pratique réelleContinuez d'où vous êtes en utilisant l'une des options ci-dessous
Tout était clair ?

Comment pouvons-nous l'améliorer ?

Merci pour vos commentaires !

Section 2. Chapitre 5
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  1. Transformation de rotation qui fait pivoter une figure autour d'un point ou d'un axe spécifique.
  2. Transformation d'échelle qui redimensionne une figure en modifiant sa taille le long de chaque axe.

Votre tâche est d'appliquer toutes ces transformations à un rectangle une par une. En conséquence, nous aurons une composition de transformations :

  1. Créez une matrice de rotation qui fait pivoter une figure de np.pi / 3 degrés.
  2. Créez une matrice de mise à l'échelle avec les paramètres scale_x = 2 et scale_y = 0.5.
  3. Appliquez la rotation_matrix au carré.
  4. Appliquez la scaling_matrix au résultat de la transformation précédente.

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