在圆的外面画一个正方形:Python实现与技术解析

本文涉及的产品
全局流量管理 GTM,标准版 1个月
云解析 DNS,旗舰版 1个月
公共DNS(含HTTPDNS解析),每月1000万次HTTP解析
简介: 本文介绍了如何使用Python的`matplotlib`库绘制一个圆,并在其外部绘制一个正方形。通过计算正方形的边长和顶点坐标,实现了圆和正方形的精确对齐。代码示例详细展示了绘制过程,适合初学者学习和实践。

在圆的外面画一个正方形:Python实现与技术解析

概述

在计算机图形学和可视化领域,绘制几何图形是一个常见的任务。本文将介绍如何使用Python来绘制一个圆,并在其外部绘制一个正方形。我们将使用matplotlib库来完成这个任务,因为它是Python中一个非常流行且功能强大的绘图库。

环境准备

首先,确保你已经安装了matplotlib库。如果没有安装,可以使用以下命令进行安装:

pip install matplotlib

问题描述

我们需要在一个圆的外部绘制一个正方形。具体来说:

  1. 绘制一个给定半径的圆。
  2. 在这个圆的外部绘制一个正方形,使得正方形的内切圆正好是这个圆。

数学原理

假设圆的半径为 rr,那么:

  • 圆的直径为 2r2r
  • 正方形的边长应该等于圆的直径,即 2r2r

正方形的中心应该与圆的中心重合。因此,我们可以根据这些信息来确定正方形的顶点坐标。

Python代码实现

下面是具体的Python代码实现:

import matplotlib.pyplot as plt

def draw_circle_and_square(radius):
    # 创建一个新的图形
    fig, ax = plt.subplots()

    # 绘制圆
    circle = plt.Circle((0, 0), radius, fill=False, color='blue')
    ax.add_patch(circle)

    # 计算正方形的边长
    square_side = 2 * radius

    # 计算正方形的顶点坐标
    square_vertices = [
        (-radius, -radius),
        (radius, -radius),
        (radius, radius),
        (-radius, radius)
    ]

    # 绘制正方形
    square = plt.Polygon(square_vertices, fill=False, edgecolor='red')
    ax.add_patch(square)

    # 设置图形的显示范围
    ax.set_xlim(-1.5 * radius, 1.5 * radius)
    ax.set_ylim(-1.5 * radius, 1.5 * radius)

    # 关闭网格线
    ax.grid(False)

    # 保持纵横比
    ax.set_aspect('equal', adjustable='box')

    # 隐藏坐标轴
    ax.axis('off')

    # 显示图形
    plt.show()

# 调用函数并绘制图形
draw_circle_and_square(3)

运行效果如下:

zcbxz2.png

代码解析

  1. 导入库
    • matplotlib.pyplot 用于绘图。
    • numpy 用于数值计算(虽然在这个例子中没有直接使用,但通常会用到)。
  2. 定义函数 draw_circle_and_square
    • 参数 radius 表示圆的半径。
    • 使用 plt.subplots() 创建一个新的图形对象。
    • 使用 plt.Circle 绘制一个圆,参数包括圆心位置 (0, 0) 和半径 radiusfill=False 表示不填充颜色,只绘制轮廓。
    • 计算正方形的边长 square_side2 * radius
    • 根据正方形的边长计算四个顶点的坐标。
    • 使用 plt.Polygon 绘制正方形,参数包括顶点坐标列表 square_verticesfill=False 表示不填充颜色,只绘制轮廓。
    • 设置图形的显示范围,使其能够完全包含圆和正方形。
    • 添加网格线以便更好地观察图形。
    • 使用 plt.gca().set_aspect('equal', adjustable='box') 保持纵横比,确保圆形不会变形。
    • 最后调用 plt.show() 显示图形。

结论

通过上述步骤,我们成功地在圆的外部绘制了一个正方形。这种方法不仅适用于简单的几何图形绘制,还可以扩展到更复杂的图形和数据可视化任务中。matplotlib 提供了丰富的功能和灵活的配置选项,使得用户可以根据需要自定义图形的各个方面。

希望这篇文章对你有所帮助!欢迎点赞、关注、收藏、转发!!!

相关文章
|
1月前
|
API Python
【02】优雅草央央逆向技术篇之逆向接口协议篇-以小红书为例-python逆向小红书将用户名转换获得为uid-优雅草央千澈
【02】优雅草央央逆向技术篇之逆向接口协议篇-以小红书为例-python逆向小红书将用户名转换获得为uid-优雅草央千澈
94 1
|
3天前
|
JavaScript 搜索推荐 Android开发
【01】仿站技术之python技术,看完学会再也不用去购买收费工具了-用python扒一个app下载落地页-包括安卓android下载(简单)-ios苹果plist下载(稍微麻烦一丢丢)-客户的麻将软件需要下载落地页并且要做搜索引擎推广-本文用python语言快速开发爬取落地页下载-优雅草卓伊凡
【01】仿站技术之python技术,看完学会再也不用去购买收费工具了-用python扒一个app下载落地页-包括安卓android下载(简单)-ios苹果plist下载(稍微麻烦一丢丢)-客户的麻将软件需要下载落地页并且要做搜索引擎推广-本文用python语言快速开发爬取落地页下载-优雅草卓伊凡
22 8
【01】仿站技术之python技术,看完学会再也不用去购买收费工具了-用python扒一个app下载落地页-包括安卓android下载(简单)-ios苹果plist下载(稍微麻烦一丢丢)-客户的麻将软件需要下载落地页并且要做搜索引擎推广-本文用python语言快速开发爬取落地页下载-优雅草卓伊凡
|
3天前
|
数据采集 JavaScript Android开发
【02】仿站技术之python技术,看完学会再也不用去购买收费工具了-本次找了小影-感觉页面很好看-本次是爬取vue需要用到Puppeteer库用node.js扒一个app下载落地页-包括安卓android下载(简单)-ios苹果plist下载(稍微麻烦一丢丢)-优雅草卓伊凡
【02】仿站技术之python技术,看完学会再也不用去购买收费工具了-本次找了小影-感觉页面很好看-本次是爬取vue需要用到Puppeteer库用node.js扒一个app下载落地页-包括安卓android下载(简单)-ios苹果plist下载(稍微麻烦一丢丢)-优雅草卓伊凡
25 7
【02】仿站技术之python技术,看完学会再也不用去购买收费工具了-本次找了小影-感觉页面很好看-本次是爬取vue需要用到Puppeteer库用node.js扒一个app下载落地页-包括安卓android下载(简单)-ios苹果plist下载(稍微麻烦一丢丢)-优雅草卓伊凡
|
12天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
DeepSeek技术报告解析:为什么DeepSeek-R1 可以用低成本训练出高效的模型
DeepSeek-R1 通过创新的训练策略实现了显著的成本降低,同时保持了卓越的模型性能。本文将详细分析其核心训练方法。
299 11
DeepSeek技术报告解析:为什么DeepSeek-R1 可以用低成本训练出高效的模型
|
22天前
|
存储 缓存 Java
Python高性能编程:五种核心优化技术的原理与Python代码
Python在高性能应用场景中常因执行速度不及C、C++等编译型语言而受质疑,但通过合理利用标准库的优化特性,如`__slots__`机制、列表推导式、`@lru_cache`装饰器和生成器等,可以显著提升代码效率。本文详细介绍了这些实用的性能优化技术,帮助开发者在不牺牲代码质量的前提下提高程序性能。实验数据表明,这些优化方法能在内存使用和计算效率方面带来显著改进,适用于大规模数据处理、递归计算等场景。
58 5
Python高性能编程:五种核心优化技术的原理与Python代码
|
6天前
|
监控 算法 安全
内网桌面监控软件深度解析:基于 Python 实现的 K-Means 算法研究
内网桌面监控软件通过实时监测员工操作,保障企业信息安全并提升效率。本文深入探讨K-Means聚类算法在该软件中的应用,解析其原理与实现。K-Means通过迭代更新簇中心,将数据划分为K个簇类,适用于行为分析、异常检测、资源优化及安全威胁识别等场景。文中提供了Python代码示例,展示如何实现K-Means算法,并模拟内网监控数据进行聚类分析。
28 10
|
4天前
|
人工智能 自然语言处理 算法
DeepSeek模型的突破:性能超越R1满血版的关键技术解析
上海AI实验室周伯文团队的最新研究显示,7B版本的DeepSeek模型在性能上超越了R1满血版。该成果强调了计算最优Test-Time Scaling的重要性,并提出了一种创新的“弱到强”优化监督机制的研究思路,区别于传统的“从强到弱”策略。这一方法不仅提升了模型性能,还为未来AI研究提供了新方向。
187 5
|
30天前
|
缓存 算法 Oracle
深度干货 如何兼顾性能与可靠性?一文解析YashanDB主备高可用技术
数据库高可用(High Availability,HA)是指在系统遇到故障或异常情况时,能够自动快速地恢复并保持服务可用性的能力。如果数据库只有一个实例,该实例所在的服务器一旦发生故障,那就很难在短时间内恢复服务。长时间的服务中断会造成很大的损失,因此数据库高可用一般通过多实例副本冗余实现,如果一个实例发生故障,则可以将业务转移到另一个实例,快速恢复服务。
深度干货  如何兼顾性能与可靠性?一文解析YashanDB主备高可用技术
|
24天前
|
存储 算法 安全
控制局域网上网软件之 Python 字典树算法解析
控制局域网上网软件在现代网络管理中至关重要,用于控制设备的上网行为和访问权限。本文聚焦于字典树(Trie Tree)算法的应用,详细阐述其原理、优势及实现。通过字典树,软件能高效进行关键词匹配和过滤,提升系统性能。文中还提供了Python代码示例,展示了字典树在网址过滤和关键词屏蔽中的具体应用,为局域网的安全和管理提供有力支持。
50 17
|
27天前
|
运维 Shell 数据库
Python执行Shell命令并获取结果:深入解析与实战
通过以上内容,开发者可以在实际项目中灵活应用Python执行Shell命令,实现各种自动化任务,提高开发和运维效率。
54 20

热门文章

最新文章