在一张图片上画一个numpy数组表示的，名称为targetdot的红色的点

下面是一个示例代码，可以在一张图片上画一个numpy数组表示的红色点：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建一个 100x100 的数组
targetdot = np.zeros((100, 100))

# 在中心位置画一个红色点
targetdot[50, 50] = 1

# 显示图片
plt.imshow(targetdot, cmap='gray')

# 在红色点上叠加一个红色圆圈
plt.plot(50, 50, 'ro', markersize=10)

# 显示图片
plt.show()

运行上述代码，将显示一个 100x100 的黑白图片，其中心位置有一个红色点和一个红色圆圈，如下图所示：


相关问题

python中什么函数可以在一个numpy数组中添加另一个numpy数组

可以使用 numpy 的 concatenate() 函数将一个 numpy 数组添加到另一个 numpy 数组中。

例如，如果你有两个 numpy 数组 a 和 b，你可以使用以下代码将它们连接在一起：

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])

c = np.concatenate((a, b))

print(c)

输出结果为：

[1 2 3 4 5 6]

在这个例子中，我们使用 concatenate() 函数将数组 a 和 b 连接起来，并将结果存储在变量 c 中。我们传递一个元组 (a, b) 作为函数的参数，以指示要连接的数组。

坐标如何储在一个名为 coords 的 NumPy 数组中

可以通过以下代码将坐标储存在名为 `coords` 的 NumPy 数组中：

import numpy as np

# 假设有一组坐标 x、y、z，分别储存在列表 x_list、y_list、z_list 中
x_list = [1, 2, 3]
y_list = [4, 5, 6]
z_list = [7, 8, 9]

# 将坐标转换成 NumPy 数组
coords = np.array([x_list, y_list, z_list])

# 输出 coords 数组
print(coords)

输出结果为：

array([[1, 2, 3],
       [4, 5, 6],
       [7, 8, 9]])

其中，`coords` 数组的每一行代表一个坐标点，第一行为 x 坐标，第二行为 y 坐标，第三行为 z 坐标。