python绘制花朵代码(python画花瓣图案)
利用python绘制太阳花
识别出图形中的基本形状，以基本形状为单位绘制出最终图形。绘制所示图形，中间是半径为120的圆， 四周是边长为80的12个菱形。
使用turtle绘制如图中所示的图形。
1) 背景为白色，中间圆为红色轮廓线，不填充;
2)图中菱形的长对角线延长线经过圆心(如图中虚线所示，虚线不用画。
3)菱形为黑色轮廓线、黄色填充，其中锐角为60度;
4)绘图过程中隐藏画笔，能清楚地看到图形绘制过程。
首先我们需要导入turtle海龟函数库，在海龟函数库中，我们有着许多关于图形绘制的方式和方法。
我们首先利用circle方法绘制出一个圆形，其次再利用pencolor方法进行画笔颜色的设置，颜色设置从成红色。
在利用每次循环控制菱形的绘制，菱形的边长是一样长的，菱形每次的转角是不一样的。
画完一次的菱形后，因为菱形需要重复12次，所以我们利用for循环，来控制次数，画出多个相同大小不同位置的菱形。
最终结果如下所示。
PYThon画玫瑰如何确定像素大小？
在 Python 中画玫瑰图时，要确定像素大小，可以使用 matplotlib 库中的 figure 函数和 subplots 函数。其中，figure 函数用于创建一个新的画布，subplots 函数用于在画布上创建一个子图。通过设置 figsize 参数，可以控制画布的大小，从而确定像素大小。例如：
import matplotlib.pyplot as plt
fig = plt.figure(figsize=(8, 8)) # 创建一个大小为 8x8 英寸的画布
ax = fig.subplots() # 在画布上创建一个子图
# 在子图上绘制玫瑰图
# ...
plt.show() # 显示图形
在这个例子中，创建了一个大小为 8x8 英寸的画布，通过 subplots 函数在画布上创建了一个子图，并在子图上绘制了玫瑰图。根据画布的大小和显示器的分辨率，可以确定像素大小。
python画樱花树代码 具体代码介绍
1、python画樱花树代码为：
import turtle as T
import random
import time
2、# 画樱花的躯干(60,t)
def Tree(branch, t):
time.sleep(0.0005)
if branch 3:
if 8 = branch = 12:
if random.randint(0, 2) == 0:
t.color('snow') # 白
else:
t.color('lightcoral') # 淡珊瑚色
t.pensize(branch / 3)
elif branch 8:
if random.randint(0, 1) == 0:
t.color('snow')
else:
t.color('lightcoral') # 淡珊瑚色
t.pensize(branch / 2)
else:
t.color('sienna') # 赭(zhě)色
t.pensize(branch / 10) # 6
t.forward(branch)
a = 1.5 * random.random()
t.right(20 * a)
b = 1.5 * random.random()
Tree(branch - 10 * b, t)
t.left(40 * a)
Tree(branch - 10 * b, t)
t.right(20 * a)
t.up()
t.backward(branch)
t.down()
3、# 掉落的花瓣
def Petal(m, t):
for i in range(m):
a = 200 - 400 * random.random()
b = 10 - 20 * random.random()
t.up()
t.forward(b)
t.left(90)
t.forward(a)
t.down()
t.color('lightcoral') # 淡珊瑚色
t.circle(1)
t.up()
t.backward(a)
t.right(90)
t.backward(b)
# 绘图区域
t = T.Turtle()
# 画布大小
w = T.Screen()
t.hideturtle() # 隐藏画笔
t.getscreen().tracer(5, 0)
w.screensize(bg='wheat') # wheat小麦
t.left(90)
t.up()
t.backward(150)
t.down()
t.color('sienna')
4、# 画樱花的躯干
Tree(60, t)
# 掉落的花瓣
Petal(200, t)
w.exitonclick()
python创建一个花类flower
?取消
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首页 脚本专栏 python python 花卉识别系统
用python搭建一个花卉识别系统
2021-06-19 15:31:19 作者：python研究者
这学期修了一门机器视觉的选修课，课设要是弄一个花卉识别的神经网络，所以我网上找了开源代码进行了修改，最后成功跑起来，结果只有一个准确率（94%）既然都跑了这个神经网络的代码，那么干脆就把这个神经网络真正的使用起来，把这个神经网络弄成一个可视化界面
一.开源神经网络(AlexNet)
1.获取数据集
使用步骤如下：
* （1）在data_set文件夹下创建新文件夹"flower_data"
* （2）点击链接下载花分类数据集download.tensorflow.org/example\_im…
* （3）解压数据集到flower_data文件夹下
* （4）执行"split_data.py"脚本自动将数据集划分成训练集train和验证集val
split_data.py
import os
from shutil import copy, rmtree
import random
def mk_file(file_path: str):
if os.path.exists(file_path):
# 如果文件夹存在，则先删除原文件夹在重新创建
rmtree(file_path)
os.makedirs(file_path)
def main():
# 保证随机可复现
random.seed(0)
# 将数据集中10%的数据划分到验证集中
split_rate = 0.1
# 指向你解压后的flower_photos文件夹
cwd = os.getcwd()
data_root = os.path.join(cwd, "flower_data")
origin_flower_path = os.path.join(data_root, "flower_photos")
assert os.path.exists(origin_flower_path)
flower_class = [cla for cla in os.listdir(origin_flower_path)
if os.path.isdir(os.path.join(origin_flower_path, cla))]
# 建立保存训练集的文件夹
train_root = os.path.join(data_root, "train")
mk_file(train_root)
for cla in flower_class:
# 建立每个类别对应的文件夹
mk_file(os.path.join(train_root, cla))
# 建立保存验证集的文件夹
val_root = os.path.join(data_root, "val")
mk_file(val_root)
for cla in flower_class:
# 建立每个类别对应的文件夹
mk_file(os.path.join(val_root, cla))
for cla in flower_class:
cla_path = os.path.join(origin_flower_path, cla)
images = os.listdir(cla_path)
num = len(images)
# 随机采样验证集的索引
eval_index = random.sample(images, k=int(num*split_rate))
for index, image in enumerate(images):
if image in eval_index:
# 将分配至验证集中的文件复制到相应目录
image_path = os.path.join(cla_path, image)
new_path = os.path.join(val_root, cla)
copy(image_path, new_path)
else:
# 将分配至训练集中的文件复制到相应目录
image_path = os.path.join(cla_path, image)
new_path = os.path.join(train_root, cla)
copy(image_path, new_path)
print("\r[{}] processing [{}/{}]".format(cla, index+1, num), end="") # processing bar
print()
print("processing done!")
if __name__ == '__main__':
main()
python代码画樱花是什么？
Python代码画樱花具体指的就是在Python相关的一些编程软件和一些相关的配置环境里面就能够利用相关的一些代码。
然后去生成一个后缀为.py的文件，然后就够以这个文件在相关的运行环境里面去运行一些效果就是运行到樱花飘落的这样子的一个效果图，还有一些就是动态图等等。
在相关的一些代码的编辑软件里面，最主要就是要根据一些语法去创立一些能够进行编译的代码，然后就能够把它进行保存，然后去运行出对应的一个效果图。并且像这种樱花飘落的场景的话，主要就是以动态效果图去进行呈现的。
所以说学习好Python这样子的一个编程方向的话是很有利于自己去开发出不同的东西的。