python donut

Python donut是一个源自于计算机图形领域的有趣项目。这个项目展示了如何使用Python语言和ASCII字符来绘制出一个立体的"甜甜圈"图案。这个项目的实现过程非常有趣，涉及到了圆周运动、3D投影、字符打印等概念和技巧。

首先，我们需要使用Python中的数学库和图形库来定义一个圆周上的点，并通过该点的位置来确定字符在屏幕上的打印位置。然后，我们需要通过循环和逐步的变换来绘制出立体的效果，这个过程需要一定的数学知识和编程技巧。

Python donut项目展示了编程与数学的结合，展现了计算机图形编程的魅力和趣味。通过这个项目，人们可以深入理解计算机图形的原理和技术，同时也可以了解到Python语言在图形领域中的应用。

总的来说，Python donut项目是一个有趣且具有教育意义的项目，它给人们带来了视觉上的享受和对编程技术的启发。无论是对于初学者还是有经验的开发者来说，这个项目都是一个值得亲自尝试的有趣编程挑战。

相关问题

实例分割python代码

以下是使用 Mask R-CNN 进行实例分割的 Python 代码示例：

import os
import sys
import random
import math
import numpy as np
import skimage.io
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt

# Root directory of the project
ROOT_DIR = os.path.abspath("../")

# Import Mask RCNN
sys.path.append(ROOT_DIR)  # To find local version of the library
from mrcnn import utils
import mrcnn.model as modellib
from mrcnn import visualize
from mrcnn.config import Config

# Path to trained weights file
COCO_WEIGHTS_PATH = os.path.join(ROOT_DIR, "mask_rcnn_coco.h5")

# Directory to save logs and trained model
MODEL_DIR = os.path.join(ROOT_DIR, "logs")

# Local path to trained weights file
COCO_MODEL_PATH = os.path.join(ROOT_DIR, "mask_rcnn_coco.h5")

# Download COCO trained weights from Releases if needed
if not os.path.exists(COCO_MODEL_PATH):
    utils.download_trained_weights(COCO_MODEL_PATH)

# Directory of images to run detection on
IMAGE_DIR = os.path.join(ROOT_DIR, "images")


############################################################
#  Configurations
############################################################


class CocoConfig(Config):
    """Configuration for training on MS COCO.
    Derives from the base Config class and overrides some values.
    """
    # Give the configuration a recognizable name
    NAME = "coco"

    # We use a GPU with 12GB memory, which can fit two images.
    # Adjust down if you use a smaller GPU.
    IMAGES_PER_GPU = 2

    # Number of classes (including background)
    NUM_CLASSES = 1 + 80  # COCO has 80 classes


############################################################
#  Dataset
############################################################

class InferenceConfig(CocoConfig):
    GPU_COUNT = 1
    IMAGES_PER_GPU = 1

config = InferenceConfig()
config.display()

# Load dataset
# Get the dataset from the releases page
# https://github.com/matterport/Mask_RCNN/releases
class_names = ['BG', 'person', 'bicycle', 'car', 'motorcycle', 'airplane',
               'bus', 'train', 'truck', 'boat', 'traffic light',
               'fire hydrant', 'stop sign', 'parking meter', 'bench', 'bird',
               'cat', 'dog', 'horse', 'sheep', 'cow', 'elephant', 'bear',
               'zebra', 'giraffe', 'backpack', 'umbrella', 'handbag', 'tie',
               'suitcase', 'frisbee', 'skis', 'snowboard', 'sports ball',
               'kite', 'baseball bat', 'baseball glove', 'skateboard',
               'surfboard', 'tennis racket', 'bottle', 'wine glass', 'cup',
               'fork', 'knife', 'spoon', 'bowl', 'banana', 'apple',
               'sandwich', 'orange', 'broccoli', 'carrot', 'hot dog', 'pizza',
               'donut', 'cake', 'chair', 'couch', 'potted plant', 'bed',
               'dining table', 'toilet', 'tv', 'laptop', 'mouse', 'remote',
               'keyboard', 'cell phone', 'microwave', 'oven', 'toaster',
               'sink', 'refrigerator', 'book', 'clock', 'vase', 'scissors',
               'teddy bear', 'hair drier', 'toothbrush']

# Load a random image from the images folder
file_names = next(os.walk(IMAGE_DIR))[2]
image = skimage.io.imread(os.path.join(IMAGE_DIR, random.choice(file_names)))

# Run detection
results = model.detect([image], verbose=1)

# Visualize results
r = results[0]
visualize.display_instances(image, r['rois'], r['masks'], r['class_ids'], 
                            class_names, r['scores'])

这段代码使用的 Mask R-CNN 模型是基于 COCO 数据集训练得到的，可以在 COCO 数据集上进行实例分割。你需要准备好一些 COCO 数据集中的图片并将其放入 `IMAGE_DIR` 目录中，然后就可以运行这段代码进行实例分割了。

python绘制多层环形图

要在Python中绘制多层环形图，你可以使用matplotlib库的pie函数，并设置不同的半径和参数。以下是一个简单的示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt

# 根据需要设置数据和标签
sizes = [40, 30, 20, 10]
labels = ['A', 'B', 'C', 'D']
colors = ['#ff9999','#66b3ff','#99ff99','#ffcc99']

# 绘制第一层环形图
plt.pie(sizes, labels=labels, colors=colors, autopct='%1.1f%%', startangle=90)

# 设置第二层环形图的参数
radius = 0.5  # 内圈半径
colors2 = ['#ff6666','#66b3ff','#99ff99','#ffcc99']

# 绘制第二层环形图
plt.pie(sizes, labels=labels, colors=colors2, autopct='%1.1f%%', startangle=90, radius=radius)

# 添加中心圆以创建环形图效果
center_circle = plt.Circle((0,0),0.35,color='white', fc='white',linewidth=0)

# 将中心圆添加到图形中
fig = plt.gcf()
fig.gca().add_artist(center_circle)

# 设置图形的样式和标题
plt.axis('equal')  
plt.title('Multi-layer Donut Chart')

# 显示图形
plt.show()

这段代码将绘制一个两层的环形图，其中第一层是完整的饼图，第二层是内部的环形图。你可以根据需要修改数据和参数来定制自己的多层环形图。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Python通过matplotlib画双层饼图及环形图简单示例](https://blog.csdn.net/weixin_39553753/article/details/112050783)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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