怎么通过循环获取多边形的每个顶点的坐标。

假设多边形的顶点坐标已经按顺序存储在一个列表中，可以使用循环遍历列表来获取每个顶点的坐标。

以下是一个示例代码：

# 假设多边形的顶点坐标已经按顺序存储在一个列表中
polygon_vertices = [(0, 0), (0, 5), (5, 5), (5, 0)]

# 遍历列表，获取每个顶点的坐标
for vertex in polygon_vertices:
    x, y = vertex
    print("顶点坐标：({}, {})".format(x, y))

输出结果为：

顶点坐标：(0, 0)
顶点坐标：(0, 5)
顶点坐标：(5, 5)
顶点坐标：(5, 0)

如果要获取每个顶点的索引和坐标，可以使用 `enumerate()` 函数：

# 假设多边形的顶点坐标已经按顺序存储在一个列表中
polygon_vertices = [(0, 0), (0, 5), (5, 5), (5, 0)]

# 遍历列表，获取每个顶点的索引和坐标
for i, vertex in enumerate(polygon_vertices):
    x, y = vertex
    print("顶点{}的坐标：({}, {})".format(i, x, y))

输出结果为：

顶点0的坐标：(0, 0)
顶点1的坐标：(0, 5)
顶点2的坐标：(5, 5)
顶点3的坐标：(5, 0)

相关问题

怎么获取多边形顶点坐标

获取多边形顶点坐标的方法取决于你使用的编程语言和绘图库。一般来说，当你绘制一个多边形时，你需要提供一个包含多边形顶点坐标的数组。因此，你可以通过获取这个数组来获取多边形的顶点坐标。

以下是一个示例代码，使用 Python 和 Matplotlib 绘制一个正方形，并打印出其顶点坐标：

import matplotlib.pyplot as plt

# 定义正方形顶点坐标
square = [[0, 0], [0, 1], [1, 1], [1, 0], [0, 0]]

# 绘制正方形
x, y = zip(*square)
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(x, y)

# 打印出顶点坐标
print("正方形顶点坐标：")
for point in square:
    print(point)

plt.show()

输出：

正方形顶点坐标：
[0, 0]
[0, 1]
[1, 1]
[1, 0]
[0, 0]

在这个示例中，我们定义了一个包含正方形顶点坐标的列表 `square`，并通过 `zip(*square)` 将其拆分成两个列表 `x` 和 `y`，然后使用 Matplotlib 绘制了这个正方形。最后，我们使用一个循环打印出了每个顶点的坐标。

获取多边形顶线坐标matlab

### 获取多边形顶点坐标的方法

在 MATLAB 中，可以通过多种方式来获取和处理多边形的顶点坐标。对于已经定义好的多边形，通常会以向量形式给出其顶点坐标。

#### 使用 `inpolygon` 函数检测并提取特定条件下的顶点
当涉及到判断哪些点位于给定多边形内或是边界上时，可以借助于MATLAB内置函数`inpolygon`完成此操作[^2]。该函数接受待测点集以及构成目标多边形轮廓的一系列节点位置作为输入参数，并返回逻辑数组指示各测试样本所属情况——真表示处于内部或恰好落在边上；假则意味着处在外部空间之中。

% 假设 xv 和 yv 是已知多边形顶点的横纵坐标序列
% xq, yq 表示一系列查询点的位置信息
[in,on] = inpolygon(xq, yq, xv, yq);

这里 `in` 变量存储着关于询问地点是否被包围在内的布尔值集合，而 `on` 则记录了它们是否有坐落在图形边缘的情形存在。

#### 创建自定义功能获取Voronoi图中的多边形单元格顶点
针对更复杂的场景如构建 Voronoi 图后希望进一步分析各个单元格的具体几何特性，则可能需要编写专门的小工具来进行数据挖掘工作。下面展示了一种思路用于从图像中读取出由两个端点决定直线段的信息进而形成完整的闭合路径描述对象[^3]：

function [vertices] = extractPolygonVertices(voronoicells)
    % 初始化一个空矩阵用来保存所有的顶点
    all_vertices = [];
    
    for i=1:length(voronoicells)
        cell_edges = voronoicells{i};
        
        % 对每条边连接起始终点得到完整环路
        full_loop = [cell_edges; cell_edges(1,:)];
        
        % 将当前细胞的所有顶点加入总表单里
        all_vertices = cat(1,all_vertices,full_loop);
    end
    
    % 返回唯一化后的全部顶点列表
    [~,idx] = unique(all_vertices,'rows');
    vertices = all_vertices(idx,:);
end

这段代码片段接收来自 Voronoi 分割结果的数据结构（假设为 cells），遍历每一个独立部分并将组成它的线段首尾相连从而重建出封闭曲线形状，最后通过去重运算获得纯净无冗余版本的结果集合作为代表整个图案特征的关键要素之一即“角”。

#### 计算任意简单多边形面积辅助理解顶点重要性
了解如何高效准确地测量不规则平面图形大小有助于加深对其基本属性的认识程度，在此基础上能够更好地掌握有关定位技术的应用要点。基于Shoelace theorem 的公式提供了一种便捷途径来解决此类问题[^4]:

\[ A=\frac{1}{2}\left|\sum_{i=0}^{n-1}(x_i\cdot y_{i+1}-x_{i+1}\cdot y_i)\right| \]

其中 \( n \) 代表顶点总数目，\( (x_n,y_n)=(x_0,y_0) \)，以此循环相乘累加最终得出绝对值得到总面积 S 。这不仅体现了数学理论支撑下程序设计的魅力所在，同时也强调了精确捕捉并运用好这些关键控制点的重要性。