plot_obstacle(obstacle_list(i,1),obstacle_list(i,2),obstacle_list(i,3))

这个函数的作用是在坐标系中绘制一个障碍物。它接受三个参数：

- `obstacle_list(i,1)`：障碍物的横坐标
- `obstacle_list(i,2)`：障碍物的纵坐标
- `obstacle_list(i,3)`：障碍物的尺寸（可以理解为半径或者边长）

例如，如果你调用了 `plot_obstacle(0, 0, 1)`，它会在坐标系中绘制一个中心在原点，半径为1的圆形障碍物（或者边长为2的正方形障碍物）。

相关问题

解释这段代码def render(self, mode='human'): self.ax.clear() # 绘制线路 for i in range(len(self.obstacle_pos)): self.ax.fill(self.obstacle_pos[i][0], self.obstacle_pos[i][1], color=self.color) # 智能体位置更新 for index, agent in enumerate(self.agents): rotated_plane_data = ndimage.rotate(agent.plane, 0, reshape=True) self.ax.imshow(rotated_plane_data, extent=[agent.position[0] - self.agent_size, agent.position[0] + self.agent_size, agent.position[1] - self.agent_size, agent.position[1]+self.agent_size]) for corner in self.corner_position: # 画面固定 self.ax.scatter(corner[0], corner[1], marker='o', color='white') # 轨迹更新 # for path in self.paths: # x, y = zip(*path) # self.ax.plot(x, y, 'b--') self.fig.canvas.draw() plt.pause(0.01)

这段代码是一个强化学习环境中的渲染函数，用于将当前状态可视化，其中mode是渲染模式，可以是'human'或其他字符串。

该函数的具体实现包括以下几个步骤：

1. 清除绘图区域；
2. 绘制障碍物的轮廓；
3. 更新每个智能体的位置，使用ndimage.rotate()函数将智能体的平面旋转0度并显示在画布上；
4. 绘制画面固定的角落；
5. 更新每个代理的运动轨迹。注意该部分代码被注释掉了；
6. 刷新画布并将绘图暂停0.01秒，以便观察。

值得注意的是，该函数使用了matplotlib库进行绘图操作，因此在使用此函数前需要确保已经导入了该库。

写python代码，实现以下功能，随机给出城市点20个，随机给出障碍点5个，要经过20个城市而不重复找出距离最短的路径，每个城市之间的距离用欧式距离计算，但是走过的路径不允许经过5个障碍点，某些直线绕过避障点，最后用plot绘制出来城市和障碍随机点以及最短的路径，

要实现这个功能，你可以使用Python的`random`库生成随机坐标，`networkx`库处理图和找到最短路径，以及`matplotlib`库进行绘图。首先安装需要的库，如果还没有安装可以运行：

pip install networkx matplotlib numpy

然后编写一个Python脚本，如下所示：

import random
import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 定义城市和障碍点的坐标范围
city_range = (-10, 10)
obstacle_range = (-20, -15)  # 示例：障碍物偏移一些位置以避开城市中心

def generate_points(num, range_):
    return [tuple(random.uniform(range_[0], range_[1]) for _ in range(2)) for _ in range(num)]

# 生成城市点和障碍点
cities = generate_points(20, city_range)
obstacles = generate_points(5, obstacle_range)

# 创建网络图
G = nx.Graph()
G.add_nodes_from(cities, color='blue', node_type='city')
G.add_nodes_from(obstacles, color='red', node_type='obstacle')

# 添加城市间边，设置距离为欧氏距离
for i, city1 in enumerate(cities[:-1]):
    for j, city2 in enumerate(cities[i+1:], i+1):
        G.add_edge(city1, city2, weight=euclidean_distance(city1, city2))

# 计算并标记最短路径
shortest_path = nx.shortest_path(G, cities[0], cities[-1])
nx.draw_networkx_edges(G, cities, width=2, edge_color='black', arrows=True)
nx.draw_networkx_nodes(G, obstacles, nodelist=list(set(obstacles) - set(shortest_path)), node_size=50, node_color='orange')
nx.draw_networkx_nodes(G, shortest_path, node_color='green', node_shape='^', node_size=100)

# 绘制障碍点
plt.scatter(*zip(*obstacles), s=100, c='red', marker='o')

# 显示图形
plt.title("City Points and Shortest Path without Obstacles")
plt.show()

def euclidean_distance(point1, point2):
    return np.linalg.norm(np.array(point1) - np.array(point2))

# 相关问题--
1. 如何修改代码以改变城市和障碍点的数量？
2. 这个算法是否适用于较大的地图？为什么？
3. 如果有更复杂的避障规则，如何调整代码以适应新的需求？