python怎样在遍历点的坐标时把坐标存在数组里?

时间: 2023-03-26 09:03:12 浏览: 149
可以使用列表来存储坐标,例如: ``` points = [(1, 2), (3, 4), (5, 6)] ``` 其中每个元素都是一个包含两个数字的元组,表示一个点的坐标。可以使用 for 循环遍历点的坐标,并将它们添加到列表中: ``` points = [] for x in range(10): for y in range(10): points.append((x, y)) ``` 这样就可以得到一个包含 100 个点的列表,每个点的坐标都存储在一个元组中。
相关问题

在python中,怎样把二值图的轮廓点每一百个取一个样点,把样点坐标存在数组中呢...

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。

python如何遍历二维数组

<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 ``` ---
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