python通过turtle库绘制心形

时间: 2023-09-29 17:04:48 浏览: 74
要通过Python的turtle库绘制心形,可以按照以下步骤进行操作。 1. 导入turtle库,并设置画布大小和初始位置。 ```python import turtle turtle.setup(500, 500) # 设置画布大小为500*500 turtle.penup() # 抬起画笔 turtle.goto(0, -100) # 设置初始位置 turtle.pendown() # 放下画笔 ``` 2. 调整画笔颜色和宽度。 ```python turtle.pencolor('red') # 设置画笔颜色为红色 turtle.pensize(2) # 设置画笔宽度为2 ``` 3. 绘制上半部分的心形。 ```python turtle.left(140) # 向左旋转140度 turtle.circle(140, -200) # 绘制一段弧形,形成上半部分的心形 ``` 4. 绘制下半部分的心形。 ```python turtle.left(120) # 向左旋转120度 turtle.circle(140, -200) # 绘制一段弧形,形成下半部分的心形 ``` 5. 完成绘制。 ```python turtle.hideturtle() # 隐藏画笔 turtle.done() # 结束绘制 ``` 通过以上步骤,就可以使用turtle库绘制出一个完美的心形图形。
相关问题

用python绘制心形表白代码

下面是用Python绘制心形的代码,你可以在代码中修改颜色和位置来表达你的爱意。 ```python import turtle # 设置画布和画笔 canvas = turtle.Screen() canvas.bgcolor("black") pen = turtle.Turtle() pen.color("red") pen.shape("turtle") pen.speed(10) # 绘制心形 pen.up() pen.goto(0, 100) pen.down() pen.begin_fill() pen.fillcolor("red") pen.goto(0, 10) pen.goto(-50, -30) pen.goto(0, 10) pen.goto(50, -30) pen.goto(0, 10) pen.end_fill() # 写下表白的话 pen.up() pen.goto(0, 50) pen.color("white") pen.write("我爱你!", align="center", font=("Courier", 30, "bold")) # 隐藏画笔 pen.hideturtle() # 关闭画布 canvas.exitonclick() ``` 运行代码后,你将会看到一个红色的心形和白色的表白文字。

python使用turtle绘制轮廓颜色为红色、填充颜色为粉红色的心形图形

好的,我来给你写一下: ```python import turtle # 设置画笔属性 turtle.pensize(3) turtle.pencolor("red") turtle.fillcolor("pink") # 开始绘制 turtle.begin_fill() turtle.left(45) turtle.forward(150) turtle.circle(75, 180) turtle.right(90) turtle.circle(75, 180) turtle.forward(150) turtle.end_fill() # 隐藏画笔 turtle.hideturtle() # 等待关闭窗口 turtle.done() ``` 解释一下代码: - 首先,我们通过 turtle 库导入 Turtle 绘图工具。 - 然后,我们设置画笔的属性,比如线宽和颜色,以及填充的颜色。 - 接着,我们开始绘制图形,首先向左转 45 度,然后向前走 150 步,接着画一个半径为 75 的半圆弧,再向右转 90 度,画一个半径为 75 的半圆弧,最后向前走 150 步,形成一个心形图形。 - 在绘制完成后,我们调用 `begin_fill()` 和 `end_fill()` 函数来填充颜色,这里我们填充的颜色是粉红色。 - 最后,我们隐藏画笔,等待关闭窗口。 希望能够帮到你!

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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