首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

最佳编码实践-在相同的函数中绘制直线和圆圈-结构、开关、类函数

最佳编码实践是一种编程规范和方法,旨在提高代码的可读性、可维护性和性能。在相同的函数中绘制直线和圆圈可以通过以下结构、开关和类函数来实现:

  1. 结构(Structure):使用结构来组织相关的数据和函数。可以定义一个包含直线和圆圈属性的结构,并在结构中定义相应的绘制函数。
  2. 开关(Switch):使用开关语句来根据不同的绘制类型执行相应的代码块。可以使用一个开关语句来判断绘制类型,然后调用相应的绘制函数。
  3. 类函数(Class Function):使用类来封装相关的数据和函数,并定义绘制直线和圆圈的类函数。可以创建一个绘图类,其中包含绘制直线和圆圈的方法。

下面是一个示例代码,展示了如何在相同的函数中绘制直线和圆圈的最佳编码实践:

代码语言:python
代码运行次数:0
复制
# 定义一个结构来表示直线和圆圈
class Shape:
    def __init__(self, shape_type, start_point, end_point, center, radius):
        self.shape_type = shape_type
        self.start_point = start_point
        self.end_point = end_point
        self.center = center
        self.radius = radius

# 定义一个绘图类
class Drawing:
    def draw(self, shape):
        if shape.shape_type == 'line':
            self.draw_line(shape.start_point, shape.end_point)
        elif shape.shape_type == 'circle':
            self.draw_circle(shape.center, shape.radius)

    def draw_line(self, start_point, end_point):
        # 绘制直线的代码

    def draw_circle(self, center, radius):
        # 绘制圆圈的代码

# 创建一个绘图对象
drawing = Drawing()

# 创建一个直线对象并绘制
line = Shape('line', (0, 0), (100, 100), None, None)
drawing.draw(line)

# 创建一个圆圈对象并绘制
circle = Shape('circle', None, None, (50, 50), 50)
drawing.draw(circle)

这种最佳编码实践的优势在于代码结构清晰,易于理解和维护。它将直线和圆圈的绘制逻辑分离,使得代码具有良好的可扩展性和可重用性。此外,使用结构、开关和类函数的组合可以提高代码的灵活性和可读性。

这种最佳编码实践适用于任何需要在相同的函数中绘制直线和圆圈的场景,例如图形绘制应用、数据可视化等。

腾讯云相关产品推荐:

  • 云服务器(CVM):提供弹性计算能力,可满足各类应用的需求。产品介绍链接
  • 云数据库MySQL版(CDB):提供高性能、可扩展的MySQL数据库服务。产品介绍链接
  • 人工智能机器学习平台(AI Lab):提供丰富的人工智能开发工具和资源,帮助开发者快速构建和部署AI模型。产品介绍链接
  • 云存储(COS):提供安全可靠的对象存储服务,适用于各类数据存储和文件管理场景。产品介绍链接
  • 区块链服务(Tencent Blockchain):提供一站式区块链解决方案,帮助企业快速搭建和管理区块链网络。产品介绍链接
  • 腾讯会议:提供高清流畅的音视频通信服务,支持多人会议和屏幕共享等功能。产品介绍链接
  • 物联网开发平台(IoT Explorer):提供全面的物联网设备接入和管理能力,支持设备数据采集和远程控制。产品介绍链接
  • 移动推送服务(TPNS):提供高效可靠的移动消息推送服务,帮助开发者实现消息通知功能。产品介绍链接

请注意,以上推荐的腾讯云产品仅供参考,具体选择应根据实际需求进行评估和决策。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

R in action读书笔记(14)第十一章 中级绘图 之一:散点图(高能预警)

car包scatterplot()函数增强了散点图许多功能,它可以很方便地绘制散点图,并 能添加拟合曲线、边界箱线图置信椭圆,还可以按子集绘图交互式地识别点。...car包scatterplotMatrix()函数也可以生成散点图矩阵,并有以下可选操作: 以某个因子为条件绘制散点图矩阵; 包含线性和平滑拟合曲线; 主对角线放置箱线图、密度图或者直方图; 各单元格边界添加轴须图...该函数还能对各单元格进行颜色编码 来展示变量间相关性大小。...你可用symbols()函数来创建气泡图。该函数可以指定(x, y)坐标上绘制圆圈图、方形 图、星形图、温度计图箱线图。...以绘制圆圈图为例: Symbols(x,y,circle=radius) 其中x、yradius是需要设定向量,分别表示x、y坐标圆圈半径。

1.9K20

OpenCV图像处理(十九)---霍夫变换

原则上讲,物体内能应该包括其中所有微观粒子动能、势能、化学能、电离能原子核内部核能等能量总和,但在一般热力学状态变化过程,物质分子结构、原子结构结构不发生变化,所以可不考虑这些能量改变...现在广泛使用霍夫变换是由RichardDudaPeterHart公元1972年发明,并称之为广义霍夫变换(generalizedHoughtransform),广义霍夫变换更早前1962年PaulHough...一段话总结:霍夫变换存在就是为了找出物体形状,包括,直线,圆形,椭圆等等,当然我们栏目更加注重实践,它原理我们在这里简单说一下,将图像像素值所在坐标进行空间变换到另一个坐标,而在另一个坐标...,该函数返回找到圆圈圆心范围,然后利用画圈函数进行绘制。...1.3 效果展示 (可以看到,图中方向盘位置(圆圈)已经被找到了,但是效果不是很理想,可以适当调整一下所用函数参数) 结语 今天文章分享到这里就结束了,我们主要学习了霍夫变换函数使用代码实践

65910
  • 【STM32H7】第13章 ThreadX GUIX窗口任意位置绘制2D图形

    13.3 GUIX2D绘制实现 GUIX Studio上设置好绘图函数名后,剩下就是程序里面实现2D绘制,这里把实现方法为大家做个说明。...13.3.1 了解2D绘制函数 GUIX2D效果绘制主要是通过canvas相关几个函数实现: 这里提供这些函数,大家根据官网手册参数说明每个例子后调用实例使用即可,但要注意调用一些套路...gx_context_raw_line_color_set 设置笔刷画线颜色值,比如直线圆圈轮廓,椭圆轮廓,矩形轮廓,多边形轮廓等都是采用这个值。...gx_context_brush_width_set 用于设置笔刷线宽,此线宽对直线圆圈轮廓,椭圆轮廓,矩形轮廓,多边形轮廓等都起作用。...gx_canvas_line_draw 直线绘制,注意坐标位置是相对于代码窗口,而不是相对于gx_utility_rectangle_define定义矩形区域。

    73150

    【STM32F429】第13章 ThreadX GUIX窗口任意位置绘制2D图形

    13.3 GUIX2D绘制实现 GUIX Studio上设置好绘图函数名后,剩下就是程序里面实现2D绘制,这里把实现方法为大家做个说明。...13.3.1 了解2D绘制函数 GUIX2D效果绘制主要是通过canvas相关几个函数实现: 这里提供这些函数,大家根据官网手册参数说明每个例子后调用实例使用即可,但要注意调用一些套路...gx_context_raw_line_color_set 设置笔刷画线颜色值,比如直线圆圈轮廓,椭圆轮廓,矩形轮廓,多边形轮廓等都是采用这个值。...gx_context_brush_width_set 用于设置笔刷线宽,此线宽对直线圆圈轮廓,椭圆轮廓,矩形轮廓,多边形轮廓等都起作用。...gx_canvas_line_draw 直线绘制,注意坐标位置是相对于代码窗口,而不是相对于gx_utility_rectangle_define定义矩形区域。

    76920

    深度学习教程 | 深度学习概论

    [神经网络初步-小案例] 通过线性回归简单实现方式是一条直线。因为价格永远不会是负数,因此我们调整一下直线,让它弯曲一点,最终原点结束。这条粗蓝线就是最终函数,可以根据房屋面积预测价格。...: [房价预估NN结构] 图上每一个小圆圈都可以是ReLU一部分,也就是修正线性单元,或者其它非线性函数。...(详见 机器学习实战 | Python机器学习算法应用实践 对于两数据不同建模处理方式 机器学习实战 | 机器学习特征工程最全解读 对于结构结构化数据区分处理) [不同类型数据] (1...如下图,横轴画一条直线绘制出所有任务数据量(Amount of Data);竖轴画出机器学习算法性能(Performance),例如垃圾邮件过滤、广告点击预测、自动驾驶时位置判断等任务准确率。...[激活函数迭代优化] 我们在过往深度学习神经网络,经常会使用Sigmoid函数,这个函数左右两侧位置梯度会接近零,所以学习速度会变得非常缓慢,而通过改变这个被叫做激活函数ReLU函数(修正线性单元

    3K51

    Python之pygame学习绘制基本图形(3)

    pygame绘制 ✕ 这次来说下怎么绘制基本图形,如矩形,圆,直线等等 ? 这图片代码最最最下面!! ?...pygame.draw.aalines 绘制多个连续直线抗锯齿线段 表面绘制几个简单形状。...所有绘图功能都遵循表面的剪辑区域,并将限制该区域。这些函数返回一个矩形,表示已更改像素边界区域。此边界矩形是包含受影响区域“最小”边界框。...矩形:用于指定椭圆位置尺寸矩形,矩形限制椭圆大小 宽度:与矩形相同 返回:与矩形相同 # 绘制一个椭圆 pygame.draw.ellipse(screen,clock,(150,150,100,50...颜色:与矩形相同 矩形:绘制位置尺寸,椭圆将在矩形内居中 起始角度:以弧度为单位弧起始角度 停止角度:以弧度为单位停止角度 弧从哪顺时针方向绘制到结束方向 起始角度小时停止角度,或超过起始角度

    4.1K30

    一文搞懂深度学习:神经网络基础部分

    在学术定义,人工神经网络是受人脑生物神经网络结构功能启发计算模型,它由互连节点或“神经元”组成,它们被组织成层,通过对输入进行加权,计算总和以及应用非线性激活函数,将输入数据转换为不同表示形式...将房子大小作为神经网络输入,称之为x,它进入这个节点(小圆圈),然后输出作为 y 价格;这个小圆圈就是神经网络单个神经元,它实现了我们左侧绘制直线拟合函数;神经元所做就是输入房屋大小,计算线性函数...另外,神经网络,我们经常会看到上图中右上角函数,这个函数有时会变为零,然后它会变成一条直线,它称为ReLU函数,代表修正线性单元,纠正含义是取最大值0,这就是为什么你会得到这样函数形状。...,图中圆圈都可以是一个修正线性单元(ReLU)或其他非线性函数; 基于房屋大小卧室数量,可以估算家庭大小,根据邮政编码可以评估交通便利性,以及根据邮政编码家庭收入状况估算学区质量;最后,人们决定支付房屋价格时...输入特征可能是房屋大小、卧室数、邮政编码邻里经济状况,有了这些输入特征后,神经网络工作就是预测价格y; 请注意,网络这些圆圈被称为隐藏单元,每个单元都利用了所有四个输入特征;例如,不要单纯将第一个节点定义为家庭大小

    60110

    Nature正刊解读 | 基于侵入式脑电想象手写英文字母实现与外界交流

    c上方插图中,显示了字母“m”示例时间扭曲函数,该函数相对靠近标识线(每个试验扭曲函数用不同颜色线绘制)。 图1 尝试书写神经表征  d: 显示了所有31个测试字符解码笔轨迹。...a、 训练与合成数据(左)人工白噪声添加到输入(右)都是必不可少高性能。数据显示两个参数上网格搜索,行显示另一个参数最佳性能值。...b、 计算每对疗程神经活动模式之间相关性(Pearson sr),并绘制为每对疗程间隔天数函数。...蓝色圆圈表示整个神经空间(所有192个电极)中计算出相关性,而红色圆圈表示锚定空间中相关性(早期会话前10个主成分)。高值表示字符几天内神经编码方式具有很高相似性。...每个圆圈代表单个字符神经活动模式,每个x符号稍后一天显示相同字符(线连接匹配字符)。左,两个疗程之间只有两天(从第2天到第0天);对,两个疗程间隔11天(第2天到第9天)。

    1.8K20

    初学者十大机器学习算法

    学习任务可以包括学习将输入映射到输出功能,学习未标记数据隐藏结构; 或“基于实例学习”,其中通过将新实例(行)与训练数据实例(存储存储器)进行比较,为新实例生成标签。...与决策树不同,决策树,每个节点都被划分为最小化错误最佳特征,随机森林中,我们选择随机选择特征来构建最佳分割。...随机性原因是:即使使用装袋,当决策树选择最佳特征进行拆分时,它们最终会得到类似的结构相关预测。但是,分割随机特征子集之后装袋意味着来自子树预测之间相关性较小。...作为分配较高权重结果,这两个圆圈已被左侧直线正确分类。但现在这导致错误分类顶部3个圆圈。因此,我们将在顶部这3个圆圈中分配更高权重,并应用另一个决策树桩。...上一步3个错误分类圆圈大于其余数据点。现在,生成了右侧直线以对圆三角形进行分类。

    71130

    TensorFlow 图像深度学习实用指南:1~3 全

    /src keras-gpu 否则,命令行开关与实际运行直线 Keras 容器方式相同,除了它们分别为nvidia-dockerkeras-gpu。...标签或输出只是我们要映射数组,并且我们将使用单热编码对这些值进行编码,这又意味着只有一个是热或设置为一个。 总结 本章,我们了解了 MNIST 数字,以及如何获取它们。...最后,我们将学习超参数网格搜索概念,以便微调和构建最佳神经网络。 让我们开始吧。 经典密集神经网络之间比较 本节,我们将研究经典或密集神经网络实际结构。...幕后进行了大量数学运算,因此大量非线性相互作用使机器学习器可以概念上围绕答案绘制高维数学形状。 Softmax 本节,我们将学习称为softmax输出激活函数。...然后,我们将输出变量分解为分类编码或一键编码。 对于我们训练测试数据集,我们以完全相同方式执行这两件事(归一化一次性编码)。

    86920

    【分类战车SVM】第二话:线性分类

    如下图所示,一个二维空间里,一条线很好圆圈叉叉两样本给分开了,这条线就是超平面: ? 如果我们用数学公式表示,这条线为: ? 没有反应过来同学,好好静下来想想,是不是这样?...还是区分叉叉圆圈例子,看下面这张图,你稍微挪动一下直线,又是一个超平面,它们都能把两点给分开,超平面不唯一,这就是不适定问题。...以上内容,就是线性分类器朴素思想,它家族很多成员,包括曾经介绍过logistic模型(公众号“数说工作室”搜索关键字“logit1”“logit2”查看),它SVM很像,现在大概说一下两者区别...; 为了量化表达,我们用y这个字母来代表某点属于类别,y就叫做结果标签,那么用y=1表示圆圈,用y=-1表示叉叉,也就是说,直线下面的点,其y取值都为-1,直线上面的点,其y取值都为1(logistic...模型,我们会习惯于用01来表示两个类别,这里为什么是用-11呢?

    69450

    What is a Neural Network

    因此,为了替代一条可能会让价格为负直线,我们把直线弯曲一点,让它最终零结束 这几乎可能是最简单神经网络,我们把房屋面积作为神经网络输入($x$),通过一个节点(一个小圆圈),最终输出了价格($...这个小圆圈就是一个单独神经元。接着你网络实现了左边这个函数功能 ? 在有关神经网络文献,你会经常看到这样函数。从趋近于零开始,然后变成一条直线。...比如这附近是不是高度步行化,你是否能步行去杂货店或者是学校,有些人喜欢居住在以步行为主区域。另外,邮政编码还和富裕程度相关(美国是这样) ?...图上每一个小圆圈都可以是$ReLU$一部分,或者其它非线性函数。基于房屋面积卧室数量,可以估算家庭人口;基于邮编,可以估计步行化程度或者学校质量。...你可能发现你自己神经网络监督学习环境下是如此有效强大,也就是说你只要尝试输入一个$x$,即可把它映射成$y$

    45910

    【分类战车SVM】第二话:线性分类

    如下图所示,一个二维空间里,一条线很好圆圈叉叉两样本给分开了,这条线就是超平面: ? 如果我们用数学公式表示,这条线为: ? 没有反应过来同学,好好静下来想想,是不是这样?...还是区分叉叉圆圈例子,看下面这张图,你稍微挪动一下直线,又是一个超平面,它们都能把两点给分开,超平面不唯一,这就是不适定问题。...以上内容,就是线性分类器朴素思想,它家族很多成员,包括曾经介绍过logistic模型(公众号“数说工作室”搜索关键字“logit1”“logit2”查看),它SVM很像,现在大概说一下两者区别...; 为了量化表达,我们用y这个字母来代表某点属于类别,y就叫做结果标签,那么用y=1表示圆圈,用y=-1表示叉叉,也就是说,直线下面的点,其y取值都为-1,直线上面的点,其y取值都为1(logistic...模型,我们会习惯于用01来表示两个类别,这里为什么是用-11呢?

    787110

    cv2.drawContours

    1.1什么是轮廓 轮廓可以简单认为成连续点(连着边界)连在一起曲线,具有相同颜色或者灰度。轮廓形状分析物体检测识别很有用。为了准确,要使用二值化图像。...查找轮廓函数会修改原始图像。如果之后想继续使用原始图像,应该将原始图像储存到其他变量OpenCV,查找轮廓就像在黑色背景超白色物体。你应该记住,要找物体应该是白色而背景应该是黑色。...它第一个参数是原始图像,第二个参数是轮廓,一个python列表,第三个参数是轮廓索引(绘制独立轮廓是很有用,当设置为-1时绘制所有轮廓)。接下来参数是轮廓颜色厚度。...下面用矩阵来演示,轮廓列表每一个坐标上画一个蓝色圆圈。...2.10直线拟合 可以根据一组点拟合出一条直线,同样我们也可以为图像白色点拟合出一条直线

    3.2K10

    H7-TOOLLUA小程序教程第3期:使用LUA控制H7-TOOLLCD简易界面设计

    LUA脚本好处是用户可以根据自己注册一批API(当前TOOL已经提供了几百个函数供大家使用),实现各种小程序,不再限制Flash里面已经下载程序,就跟手机安装APP差不多,所以H7-TOOL里面被广泛使用..., 0-239 -- h, w :矩形高度宽度, 像素单位, 1-240 -- color :边框颜色 【函数】lcd_draw_circle(x, y, r, color) --...绘制圆圈 -- x, y :圆心坐标, 像素单位, 0-239 -- r :圆半径, 像素单位 -- color :边框颜色 【函数】lcd_draw_line(x1, y1, x2..., y2, color) -- 绘制直线 -- x1, y1 :第1个点坐标, 像素单位, 0-239 -- x2, y2 :第2个点坐标, 像素单位, 0-239 -- color...:直线颜色 【函数】lcd_disp_label(x, y, h, w, color, str, fontzize, front_color, back_color) --绘制标签(左右上下居中

    42740

    神经网络常用激活函

    让我们看一个简单例子来理解为什么神经网络一定要引入非线性问题。我们用下图表示一个简单XOR(异或)门。从图中我们可以看到,数据集中共有两个,分别用交叉圆圈来表示。...当两个特征相同时,它们标签为红色交叉,否则就是蓝色圆圈。即当输入为(0,0)与(1,1)时,红色交叉输出为0,当输入为(0,1)(1,0)时,蓝色圆圈输出为1。 ?...通过上图我们可以看到,图中数据点都是非线性可分。也就是说,我们无法通过简单画一条直线来分开蓝色圆圈红色交叉。因此,如果我们想将两个准确分开,就需要通过非线性决策边界来划分。...但Sigmoid激活函数应用也有一些缺点,它主要有以下几个方面的问题: 1.梯度消失 从Sigmoid函数图像可以看到,函数曲线01附近是平坦,也就是说,Sigmoid函数梯度(导数)0...有些同学可能会说,ReLu函数导数明明大于0区间是线性小于等于0部分也是线性。但是,它整体不是线性!因为整个定义域内它不是一条直线,所以Relu函数是属于非线性函数

    75420

    最新机器学习必备十大入门算法!都在这里了

    学习任务包括学习将输入映射到输出函数,学习未标记数据隐藏结构或“基于实例学习”,其中通过将新实例与存储存储器训练数据实例进行比较,为新实例生成标签。...它以其中使用转换函数命名,称为Logistic函数h(x)= 1 /(1 + e ^ x),它是一个S形曲线。 Logistic回归中,输出是默认概率形式(与直接生成输出线性回归不同)。...在这里,上面5个点被分配到具有蓝色质心群集。 按照相同步骤将点分配给包含红色绿色颜色质心。 步骤3:重新计算质心: 计算新集群质心。...随机性原因是:即使有bagging,当决策树选择最佳分割特征时,它们最终具有相似的结构相关预测。但是,特征随机子集上分割后bagging,意味着来自子树预测之间相关性较小。...步骤3:训练另一个决策树桩,作出另一个输入变量决策: 上一步3个错误分类圆圈比其余数据点大。现在,已经生成了右侧直线,以对圆三角形进行分类。

    1.1K60

    Python 数据科学手册 5.7 支持向量机

    5.7 支持向量机 支持向量机(SVM)是一种特别强大且灵活监督算法,用于分类回归。 本节,我们将探索支持向量机背后直觉,及其分类问题中应用。...这是生成分类一个例子。 这里我们将考虑区分性分类:我们不对每个进行建模,只需找到一条或两条直线两个维度上),或者流形(多个维度上),将彼此划分。...直觉是这样:我们并非在分类之间,简单绘制一个零宽度直线,而是画出边距为一定宽度直线,直到最近点。...之前,我们已经看到了一个核版本,就是“线性回归”函数。 在那里,我们将数据投影到更高维空间中,由多项式高斯基函数定义,从而能够将线性分类器用于非线性关系。... SVM 模型,我们可以使用相同想法一个版本。

    93420

    神经网络,激活函数,反向传播

    2.3 为什么神经网络具有非线性切分能力 假设对下图进行分类,圆圈为一,红叉叉为另一,如果用线性切分的话无论如何都不能把它们进行分开。 ?...这时,引入神经网络(2层神经网络),包含一个隐藏层,隐藏层,分别得到了P1P2图形,P1这条线以上部分都是红叉叉,P2这条线以下部分都是红叉叉,两个神经元就有2条线性直线。...如果将每个隐藏单元参数都初始化为相等值,那么正向传播时每个隐藏单元将根据相同输⼊计算出相同值, 并传递⾄输出层。反向传播,每个隐藏单元参数梯度值相等。...对它进行了变形后,穿过了(0,0)点,并且值域介于+1 -1 之间。但有一个例外:二分问题中,对于输出层,因为?值是 0 或 1,所以想让?^数值介于01之间,而不是-1+1之间。...区间变动很大情况下,激活函数导数或者激活函数斜率都会远大于0,程序实现就是一个 if-else 语句,而 sigmoid 函数需要进行浮点四则运算,在实践,使用 ReLu 激活函数神经网络通常会比使用

    75700
    领券