python怎样在遍历点的坐标时把坐标存在数组里？

你可以使用 `cv2.findContours()` 函数来获取二值图的轮廓，然后使用简单的循环和条件语句来筛选出每个轮廓中的每一百个点，最后存储到数组中。下面是一个示例代码： ```python import cv2 import numpy as np img = cv2.imread('binary_image.png', 0) contours, hierarchy = cv2.findContours(img, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) contour_points = [] for contour in contours: for i, point in enumerate(contour): if i % 100 == 0: x, y = point[0] contour_points.append((x, y)) ``` 在这个示例中，我们使用 `cv2.imread()` 函数读入二值图像，并使用 `cv2.findContours()` 函数获取轮廓和层级信息。然后，我们循环遍历每个轮廓中的每个点，检查其索引是否是 100 的整数倍。如果是，我们将该点的坐标添加到 `contour_points` 数组中。 请注意，我们假设每个轮廓都是封闭的，因此最后的样点数组中将包含轮廓的起点和终点。如果你想要去掉这些点，只需添加一个简单的条件判断即可。

<think>好的，用户想知道如何用Python遍历二维数组。我需要先理清用户的需求，他们可能是在处理矩阵或者表格数据时遇到了遍历的问题，想要了解不同的遍历方法以及具体的代码示例。 首先，我应该回忆一下Python中二维数组的常见表示方式，通常是使用列表的列表，比如[[1,2,3],[4,5,6]]。然后，遍历的基本方法包括按行遍历、按列遍历，还有更复杂的比如螺旋遍历和对角线遍历，这些可能在一些算法题中出现过，比如LeetCode的相关题目。 接下来，我需要整理不同的遍历方式。按行遍历最简单，直接用双重循环，外层循环每一行，内层循环每个元素。按列遍历稍微麻烦，因为需要处理列索引，可能涉及到转置或者使用zip函数。然后是元素遍历，也就是逐个访问每个元素，不管行列顺序，可能用嵌套循环或者列表推导式。 另外，用户提供的引用中有提到螺旋遍历和对角线遍历，比如引用2和3中的螺旋遍历，引用4中的对角线遍历。这些属于更高级的遍历方式，可能需要详细解释算法步骤，并给出示例代码。 我需要确保给出的代码示例正确，并且符合Python的语法习惯。比如，在按列遍历时，如果使用zip(*arr)，需要确保所有行的长度一致，否则会被截断。另外，螺旋遍历的代码可能比较复杂，需要解释循环条件和边界处理，比如引用2中的代码使用四个方向循环，并不断调整边界。 还要注意用户可能对时间复杂度或应用场景有疑问，但根据问题描述，用户主要关注遍历方法本身，所以可能不需要深入分析性能，但可以简单提一下不同方法的应用场景，比如螺旋遍历常用于图像处理或矩阵操作，对角线遍历在某些数学问题中有用。 最后，需要检查是否有遗漏的遍历方式，比如是否要提到使用numpy库来处理二维数组，但用户的问题可能更倾向于原生Python列表，所以可能不需要涉及numpy，除非特别说明。但根据引用中的内容，用户提供的引用都是使用原生列表，所以保持示例代码使用基础语法。 总结，回答应该包括基本遍历方法（行、列、元素），以及高级方法（螺旋、对角线），每个方法给出代码示例，并解释其实现。同时，根据用户提供的引用，适当引用相关示例，比如螺旋遍历的LeetCode解法。</think>在Python中，二维数组通常用列表的列表表示，例如$arr = [[1,2,3],[4,5,6]]$。以下是常见的遍历方法及示例代码： --- ### 1. 按行遍历（逐行顺序） 通过双层循环实现，外层遍历行，内层遍历列元素： ```python arr = [[1,2,3], [4,5,6]] for row in arr: for num in row: print(num, end=' ') # 输出：1 2 3 4 5 6 ``` --- ### 2. 按列遍历 使用`zip(*arr)`对二维数组转置后遍历： ```python arr = [[1,2,3], [4,5,6]] for col in zip(*arr): print(col) # 输出：(1,4) (2,5) (3,6) ``` > **注意**：若行长度不一致，转置会截断数据[^1] --- ### 3. 元素遍历（行列索引） 通过索引直接访问元素，适用于需要坐标的场景： ```python arr = [[1,2,3], [4,5,6]] for i in range(len(arr)): for j in range(len(arr[0])): print(f"arr[{i}][{j}] = {arr[i][j]}") ``` --- ### 4. 螺旋遍历（由外向内回环） 通过动态调整边界实现，常用于矩阵操作和算法题[^2][^3]： ```python def spiral_order(matrix): if not matrix: return [] res = [] l, r, u, d = 0, len(matrix[0])-1, 0, len(matrix)-1 while True: for i in range(l, r+1): res.append(matrix[u][i]) # 右 u += 1 if u > d: break for j in range(u, d+1): res.append(matrix[j][r]) # 下 r -= 1 if l > r: break for i in range(r, l-1, -1): res.append(matrix[d][i]) # 左 d -= 1 if u > d: break for j in range(d, u-1, -1): res.append(matrix[j][l]) # 上 l += 1 return res ``` --- ### 5. 对角线遍历（斜向遍历） 根据对角线方向标志位交替遍历[^4]： ```python def diagonal_traverse(matrix): if not matrix: return [] m, n = len(matrix), len(matrix[0]) res = [] row = col = 0 direction = 1 # 1表示向上，-1表示向下 for _ in range(m * n): res.append(matrix[row][col]) new_row = row + (-1 if direction == 1 else 1) new_col = col + (1 if direction == 1 else -1) if new_row < 0 or new_row == m or new_col < 0 or new_col == n: if direction == 1: row += (col == n-1) col += (col < n-1) else: col += (row == m-1) row += (row < m-1) direction *= -1 else: row, col = new_row, new_col return res ``` ---