point1 = (d_array[mask][0], Z_array[mask][0]) point2 = (d_array[mask][-1], Z_array[mask][-1]) # 在图上标记出两个点 plt.plot(point1[0], point1[1], 'o', color='red') plt.annotate('({}, {})'.format(point1[0], point1[1]), (point1[0], point1[1]), textcoords='offset points', xytext=(-20,-10), ha='center') plt.plot(point2[0], point2[1], 'o', color='red') plt.annotate('({}, {})'.format(point2[0], point2[1]), (point2[0], point2[1]), textcoords='offset points', xytext=(20,10), ha='center') # 显示图像 plt.xlabel('d') plt.ylabel('Z') plt.show()标小数点后两位

如果您想将坐标值标记为小数点后两位，可以使用以下代码：

point1 = (d_array[mask][0], Z_array[mask][0])
point2 = (d_array[mask][-1], Z_array[mask][-1])

# 在图上标记出两个点
plt.plot(point1[0], point1[1], 'o', color='red')
plt.annotate('({:.2f}, {:.2f})'.format(point1[0], point1[1]), (point1[0], point1[1]), textcoords='offset points', xytext=(-20,-10), ha='center')

plt.plot(point2[0], point2[1], 'o', color='red')
plt.annotate('({:.2f}, {:.2f})'.format(point2[0], point2[1]), (point2[0], point2[1]), textcoords='offset points', xytext=(20,10), ha='center')

# 显示图像
plt.xlabel('d')
plt.ylabel('Z')
plt.show()

这将在图形上标记出小数点后两位的坐标值。

相关问题

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import math def calculate_pressure(K, H, S, V1, T2, V2, theta, d): if H >= S: P = (K * H) / (S * (d/V1 + T2) * V2 * math.tan(theta)) else: P = (K * (S - (S - H) / 2)) / (S * (d/V1 + T2) * V2 * math.tan(theta)) return P K = 1.5 H = 7.5 S = 10 V1 = 300 T2 = 5 V2 = 10 theta = np.radians(3) d_array = np.linspace(0, 1000, 10000) P_array = np.array([calculate_pressure(K, H, S, V1, T2, V2, theta, d) for d in d_array]) Z_array = (d_array / V1 + T2) * V2 + d_array mask = P_array >= 0.8 plt.plot(d_array[mask], Z_array[mask]) plt.xlabel('d') plt.ylabel('Z') plt.show()在图上标出线段两端点的坐标值

根据提供的代码，您可以使用以下代码标记出线段两端点的坐标值：

# 找到线段两端点的坐标值
point1 = (d_array[mask][0], Z_array[mask][0])
point2 = (d_array[mask][-1], Z_array[mask][-1])

# 在图上标记出两个点
plt.plot(point1[0], point1[1], 'o', color='red')
plt.annotate('({}, {})'.format(point1[0], point1[1]), (point1[0], point1[1]), textcoords='offset points', xytext=(-20,-10), ha='center')

plt.plot(point2[0], point2[1], 'o', color='red')
plt.annotate('({}, {})'.format(point2[0], point2[1]), (point2[0], point2[1]), textcoords='offset points', xytext=(20,10), ha='center')

# 显示图像
plt.xlabel('d')
plt.ylabel('Z')
plt.show()

这将在图形上标记出线段两端点的坐标值。请注意，您可能需要根据实际情况调整标记点的位置和文本偏移量。

优化 import numpy as np import open3d as o3d from sklearn.cluster import DBSCAN # 读取点云数据 pcd = o3d.io.read_point_cloud("laser.pcd") points = np.asarray(pcd.points) # DBSCAN聚类 dbscan = DBSCAN(eps=0.2, min_samples=10) dbscan.fit(points) labels = dbscan.labels_ # 获取可行驶区域点云数据 drivable_mask = labels != -1 drivable_points = points[drivable_mask] # 获取路沿点云数据 curb_mask = np.logical_and(labels != -1, points[:, 1] < 0) curb_points = points[curb_mask] # 获取车道线点云数据 line_mask = np.logical_and(labels != -1, points[:, 1] >= 0) line_points = points[line_mask] # 可视化结果 drivable_pcd = o3d.geometry.PointCloud() drivable_pcd.points = o3d.utility.Vector3dVector(drivable_points) o3d.visualization.draw_geometries([drivable_pcd]) curb_pcd = o3d.geometry.PointCloud() curb_pcd.points = o3d.utility.Vector3dVector(curb_points) o3d.visualization.draw_geometries([curb_pcd]) line_pcd = o3d.geometry.PointCloud() line_pcd.points = o3d.utility.Vector3dVector(line_points) o3d.visualization.draw_geometries([line_pcd])

这段代码看起来已经很不错了，不过还有一些可以优化的地方：

1. 可以将 `np.asarray(pcd.points)` 改为 `pcd.points`，因为 `read_point_cloud` 函数返回的就是一个 `PointCloud` 对象，不需要再转换一次。

2. 可以使用 `o3d.visualization.draw_geometries([drivable_pcd, curb_pcd, line_pcd])` 来同时可视化三个点云，这样可以方便地对比它们之间的关系。

3. 如果需要更好的性能，可以考虑使用 `open3d.geometry.VoxelGrid` 对点云进行下采样，这样可以减少点云数量并提高聚类速度。

下面是优化后的代码：

import open3d as o3d
from sklearn.cluster import DBSCAN

# 读取点云数据
pcd = o3d.io.read_point_cloud("laser.pcd")

# DBSCAN聚类
dbscan = DBSCAN(eps=0.2, min_samples=10)
labels = dbscan.fit_predict(pcd.points)

# 获取可行驶区域点云数据
drivable_mask = labels != -1
drivable_pcd = pcd.select_by_index(np.where(drivable_mask)[0])

# 获取路沿点云数据
curb_mask = np.logical_and(labels != -1, pcd.points[:, 1] < 0)
curb_pcd = pcd.select_by_index(np.where(curb_mask)[0])

# 获取车道线点云数据
line_mask = np.logical_and(labels != -1, pcd.points[:, 1] >= 0)
line_pcd = pcd.select_by_index(np.where(line_mask)[0])

# 可视化结果
o3d.visualization.draw_geometries([drivable_pcd, curb_pcd, line_pcd])

希望能对你有所帮助！