Cartesian point

A Cartesian point, also known as a coordinate point, is a point in a two-dimensional space defined by its position along the x and y axes. The x-axis represents the horizontal position and the y-axis represents the vertical position. The point is represented in the form (x, y), where x is the distance of the point from the y-axis and y is the distance of the point from the x-axis. This system is named after the French mathematician and philosopher, René Descartes, who developed the Cartesian coordinate system in the 17th century.

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point = viewer.entities.add({ name: "plane", position: new Cesium.Cartesian3.fromDegrees(list.lng, list.lat, list.alt), model: list.models, monitoItems: { data: list, }, label: { text: "1515151515151515555555555555555555555555555555555555555555555", // 标签文本 font: "12px sans-serif", // 字体样式 fillColor: Cesium.Color.WHITE, // 标签填充颜色 showBackground: true, // 显示标签背景 backgroundColor: Cesium.Color.BLUE.withAlpha(0.5), // 标签背景颜色 horizontalOrigin: Cesium.HorizontalOrigin.CENTER, // 设置水平方向上标签的位置基准点为中心 pixelOffset: new Cesium.Cartesian2(0, -10), // 偏移标签位置，以像素为单位 wrapText: true, // 文字自动换行 disableDepthTestDistance: Number.POSITIVE_INFINITY, }, }); 这么长的文字他都不会换行

根据你提供的代码，发现问题可能出在`label`属性中的`disableDepthTestDistance`属性上。这个属性是用来控制标签的深度测试距离，即距离摄像机多远时停止进行深度测试。它与标签的自动换行没有直接关系。

要实现标签文字的自动换行，你需要将`label`属性中的`wrapText`属性设置为`true`，这样标签文字会根据给定的宽度进行自动换行。另外，你可以通过调整`pixelOffset`属性来微调标签的位置，以便更好地适应换行后的文本。

以下是修改后的代码示例：

var point = viewer.entities.add({
    name: "plane",
    position: new Cesium.Cartesian3.fromDegrees(list.lng, list.lat, list.alt),
    model: list.models,
    monitoItems: {
        data: list,
    },
    label: {
        text: "1515151515151515555555555555555555555555555555555555555555555", // 标签文本
        font: "12px sans-serif", // 字体样式
        fillColor: Cesium.Color.WHITE, // 标签填充颜色
        showBackground: true, // 显示标签背景
        backgroundColor: Cesium.Color.BLUE.withAlpha(0.5), // 标签背景颜色
        horizontalOrigin: Cesium.HorizontalOrigin.CENTER, // 设置水平方向上标签的位置基准点为中心
        pixelOffset: new Cesium.Cartesian2(0, -10), // 偏移标签位置，以像素为单位
        wrapText: true, // 文字自动换行
    },
});

希望这次能够解决你的问题！如果还有其他疑问，请随时提问。

def sphericalToCartesianPointCloud(sphericalPointCloud): shape = sphericalPointCloud.shape cartestianPointCloud = sphericalPointCloud.copy() if (shape[1] < 3): print('Error: Failed to convert spherical point cloud to cartesian due to numpy array with too few dimensions') return sphericalPointCloud # Compute X # Range * sin (azimuth) * cos (elevation) cartestianPointCloud[:,0] = sphericalPointCloud[:,0] * np.sin(sphericalPointCloud[:,1]) * np.cos(sphericalPointCloud[:,2]) # Compute Y # Range * cos (azimuth) * cos (elevation) cartestianPointCloud[:,1] = sphericalPointCloud[:,0] * np.cos(sphericalPointCloud[:,1]) * np.cos(sphericalPointCloud[:,2]) # Compute Z # Range * sin (elevation) cartestianPointCloud[:,2] = sphericalPointCloud[:,0] * np.sin(sphericalPointCloud[:,2]) return cartestianPointCloud翻译一下这段代码

这段代码是一个将球面坐标系点云转换为笛卡尔坐标系点云的函数。函数名为sphericalToCartesianPointCloud，它接受一个球面坐标系点云的numpy数组作为输入参数sphericalPointCloud。

函数首先检查输入数组的维度是否足够，如果不足，则返回原始球面坐标系点云。

接下来，函数根据球面坐标系中的半径、方位角和仰角计算出笛卡尔坐标系中的x、y和z坐标，并将其存储在新的numpy数组cartesianPointCloud中。具体计算公式如下：

- x坐标：半径 * sin(方位角) * cos(仰角)
- y坐标：半径 * cos(方位角) * cos(仰角)
- z坐标：半径 * sin(仰角)

最后，函数返回新的笛卡尔坐标系点云numpy数组cartesianPointCloud。