如何在Python中以方向和角度为值绘制变化的轨迹

Question

我想做的是在玩第一人称射击游戏时收集键盘和鼠标输入数据。 我可以用 SerpentAI 记录这些数据并将其保存到文件中。

然后，当我在游戏中的地图中移动时，我想画出我的轨迹。 所以我的输入是键盘上的“w”、“a”、“s”和“d”键，“w”代表向前移动一个，“s”代表向后移动一个，“a”向左移动一个， 'd' 向右移动一个。

我的问题是我也有鼠标输入可以改变“前进”的方向。 例如：我在游戏中按'w'直线移动，然后将鼠标移动一定距离进行90度转弯，然后再次按'w'。 我仍在前进，但朝着新的方向前进。 这在我的数据中会发生很多次，我不知道如何绘制它。

为了让事情变得更简单，我创建了一个虚拟数据集，其中包含一些应该导致绘制正方形的输入：

键盘	鼠标转角	时间戳
w		1657161124
w		1657161125
w		1657161126
	90	1657161127
w		1657161128
w		1657161129
w		1657161130
	90	1657161131
w		1657161132
w		1657161133
w		1657161134
	90	1657161135
w		1657161136
w		1657161137
w		1657161138

到目前为止，我已经使用 pandas 为每个时间戳创建坐标，然后使用 matplotlib 绘制坐标的散点图，但是我生成的坐标不正确，而且我的 python 几何可视化知识无法完成这项任务。 我没有办法生成正确的坐标。

我一直在尝试使用 shapely 库，特别是 shapely.affinity.rotate 以帮助获得正确的坐标，但到目前为止还没有运气。

Answer 1

由于您的时间戳是等距的，并且您的键盘和鼠标输入是互斥的，您可以将此任务简化为对操作列表的解释：

import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

actions = ["w", "a", "s", "d", 90, "w", "a", "a", -180, "s", "d", "w", 90, "w", "w", "a", "a", "a"]
delta_times = [1,2,5,3,5,1,1, 2, 3, 2, 2, 1, 1, 1, 4, 2, 1, 1]

# initial direction and position
direction = np.array((0,1))  # moving in +y
position = np.array((0,0))

# change relative direction
movement_translator = {
    "w": lambda pos, direction: pos + direction,
    "s": lambda pos, direction: pos - direction,
    "a": lambda pos, direction: pos - np.flip(direction),
    "d": lambda pos, direction: pos + np.flip(direction),
}

# change direction
def rotatation_matrix(deg):
    theta = np.deg2rad(deg)
    return np.array([[np.cos(theta), -np.sin(theta)], [np.sin(theta), np.cos(theta)]])

# show live movement
def plot_movement(x_pos, y_pos, position, direction):
    plt.cla()
    plt.plot(x_pos, y_pos, '.-')
    plt.plot(x_pos[-1], y_pos[-1], 'xr')  # show current position as red x
    plt.show(block=False)
    plt.title(f"Position: {np.round(position)}, Direction: {np.round(direction)}")
    plt.pause(1)

# initialize position lists
x_pos = [position[0]]
y_pos = [position[1]]

for action, delta_time in zip(actions, delta_times):
    try:  # to apply movement, i.e. w,a,s,d
        for _ in range(delta_time):
            # keep moving in same direction
            position = movement_translator[action](position, direction)
            x_pos.append(position[0])
            y_pos.append(position[1])
            plot_movement(x_pos, y_pos, position, direction)
    except KeyError:  # it is not a movement, so apply rotation instead
        direction = np.dot(rotatation_matrix(action), direction)
        for _ in range(delta_time):
            plt.pause(1) # just wait

plt.show()