在一个指定位置的圆内随机取若干个坐标点，num为数量，radius为圆的半径，（centerx, centery）为圆心坐标。
方法一：根据条件判断的随机点产生方法

import random
import matplotlib.pyplot as plt
def getRandomPointInCircle(num, radius, centerx, centery):
    samplePoint = []
    for i in range(num):
        while True:
            x = random.uniform(-radius, radius)
            y = random.uniform(-radius, radius)
            if (x ** 2) + (y ** 2) <= (radius ** 2):
                samplePoint.append((int(x) + centerx, int(y) + centery))
                break
        plt.plot(x + centerx, y + centery, '*', color="blue")
    return samplePoint
if __name__ == "__main__":
    num = 1000
    radius = 100
    centerx,centery = 20, 20
    samp = getRandomPointInCircle(num, radius, centerx, centery)
    print("sample point" , samp)
    plt.legend()
    plt.show()
方法二：极坐标产生随机点
 
import random
import matplotlib.pyplot as plt
def getRandomPointInCircle(num, radius, centerx, centery):
    samplePoint = []
    for i in range(num):
        theta = random.random() * 2 * np.pi
        r = random.uniform(0, radius ** 2)
        x = math.cos(theta) * (r ** 0.5) + centerx
        y = math.sin(theta) * (r ** 0.5) + centery
        samplePoint.append((int(x), int(y)))
        plt.plot(x, y, '*', color="blue")
    return samplePoint
if __name__ == "__main__":
    num = 1000
    radius = 100
    centerx,centery = 20, 20
    samp = getRandomPointInCircle(num, radius, centerx, centery)
    print("sample point" , samp)
    plt.legend()
    plt.show()
显示效果
 显示如下：
 
                    import randomimport matplotlib.pyplot as pltdef getRandomPointInCircle(num, radius, centerx, centery):    samplePoint = []    for i in range(num):        while True:            x = random.unif...
				
处理数据集的过程中用到了mask 但是源数据集中只给了mask顶点的坐标值，那么在python中怎么实现生成只有0、1表示的mask区域呢？
主要借鉴cv2中的方法：
(我使用的数据情况是将顶点坐标分别存储在roi.mat中的x和y元素)
matfn = 'roi.mat'
data = sio.loadmat(matfn)
x_cor = data['x']
y_cor = data['y']
im = np.zeros(图像对应尺寸, dtype="uint8")
cor_xy = np.hstack((x_cor, y_cor))
cv2.polylines(im, np.int32(
				
这篇文章主要介绍了python 五子棋如何获得鼠标点击坐标,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下
点坐标的取自：
from tkinter import *
root=Tk()
#创建一个框架，在这个框架中响应事件
frame=Frame(root,width=200,height=200)
def callBackLeft(event):
  print("相对于应用程序左上角的位置,左键点击的位置是",event.x,event.y)
  print("相对于屏幕左上角的位置,左键点击的位置是",event.x_root,eve
				
可以使用 Python 库 Matplotlib 中的 pyplot.scatter() 函数来画圆。具体实现方法是，首先用参数 np.linspace(0, 2*np.pi, num_points) 生成一组圆上的点的极角，然后对于每个极角，计算对应的 x, y 坐标并调用 scatter() 函数画点。示例代码如下：
import matplotlib.pyplot as plt
import...
				
给定圆的半径和圆心的位置，实现函数 randPoint ，在圆中产生均匀随机点。实现 Solution 类:Solution(double radius, double x_center, double y_center) 用圆的半径 radius 和圆心的位置 (x_center, y_center) 初始化对象
randPoint() 返回圆内的一个随机点。圆周上的一点被认为在圆内。答案作为数组返回 [x, y] 。示例 1：提示：0 < radius ...
圆的半径和圆心的 x、y 坐标将作为参数传递给类的构造函数。
圆周上的点也认为是在圆中。
randPoint 返回一个包含随机点的x坐标和y坐标的大小为2的数组。
示例 1：
[“Solution”,“randPoint”,“randPoint”,“randPoint”]
[[1,0,0],[],[],[]]
输出: [null,[-0.7
给定一个整数数组 nums 和一个整数目标值 target，请你在该数组中找出 和为目标值 target  的那 两个 整数，并返回它们的数组下标。
你可以假设每种输入只会对应一个答案。但是，数组中同一个元素在答案里不能重复出现。
你可以按任意顺序返回答案。
示例 1：
输入：nums = [2,7,11,15], target = 9
输出：[0,1]
解释：因为 nums[0] + nums[1] == 9 ，返回 [0, 1] 。
示例 2：
输入：nums = [3,2,4], tar.
				
  圆盘内的均匀采样问题，是一个很有意思，也很常被考到的问题。在一个圆形内，均匀采点，怎么保证均匀且随机？
  有三种方法：1、正方形采样；2、极坐标采样（错误！）；3、圆盘采样
一、正方形采样（Reject Method）
  最容易想到的方法就是在正方形内采样，比如要在圆心为原点，半径为1的圆内均匀采样，可以在 x 从 [-1, 1]，y 从 -[-1, 1] 的正方形内均匀采样，然后把不在圆...
# base_lat：维度基准点，
# radius：距离基准点的半径
def generate_random_gps(base_log=None, base_lat=None, radius=None):
    radius_in_degrees = radius / 111300
    u = float(random.uniform(0.0, 1.0))
    v = float(random
# 计算矩形的长和宽
width = sorted_coords[3][0] - sorted_coords[0][0]
height = sorted_coords[2][1] - sorted_coords[0][1]
# 随机生成一个点的 x 和 y 坐标
x = random.uniform(sorted_coords[0][0], sorted_coords[3][0])
y = random.uniform(sorted_coords[0][1], sorted_coords[2][1])
# 判断该点是否在矩形内部
if (sorted_coords[1][0] - sorted_coords[0][0]) * (y - sorted_coords[0][1]) - (x - sorted_coords[0][0]) * (sorted_coords[1][1] - sorted_coords[0][1]) >= 0 and \
   (sorted_coords[3][0] - sorted_coords[0][0]) * (y - sorted_coords[0][1]) - (x - sorted_coords[0][0]) * (sorted_coords[3][1] - sorted_coords[0][1]) >= 0 and \
   (sorted_coords[3][0] - sorted_coords[2][0]) * (y - sorted_coords[2][1]) - (x - sorted_coords[2][0]) * (sorted_coords[3][1] - sorted_coords[2][1]) >= 0 and \
   (sorted_coords[1][0] - sorted_coords[2][0]) * (y - sorted_coords[2][1]) - (x - sorted_coords[2][0]) * (sorted_coords[1][1] - sorted_coords[2][1]) >= 0:
    print(f"随机生成的点 ({x}, {y}) 在矩形内部")
else:
    print(f"随机生成的点 ({x}, {y}) 在矩形外部")
该代码首先将四个坐标进行排序，并计算矩形的长和宽。然后随机生成一个点的 x 和 y 坐标，并判断该点是否在矩形内部。判断的方法是利用向量叉积的性质，判断该点是否在四条边的同侧。如果该点在矩形内部，则输出“随机生成的点在矩形内部”，否则输出“随机生成的点在矩形外部”。