# 绘制传感器节点图 def plot_sensor_nodes(title, known_node_positions, unknown_node_positions): known_x = known_node_positions[:, 0] known_y = known_node_positions[:, 1] unknown_x = unknown_node_positions[:, 0] unknown_y = unknown_node_positions[:, 1] plt.figure() plt.scatter(known_x, known_y, c='blue', label='Known Nodes') plt.scatter(unknown_x, unknown_y, c='red', label='Unknown Nodes') plt.title(title) plt.xlabel('X') plt.ylabel('Y') plt.xlim(0, space_size[0]) plt.ylim(0, space_size[1]) plt.legend() plt.show()

这段代码看起来是正确的，它定义了一个`plot_sensor_nodes`函数来绘制传感器节点的散点图。该函数接受一个标题、已知节点位置和未知节点位置作为参数，并使用Matplotlib库来创建一个散点图。

你可以将这段代码添加到你的脚本中，并在需要绘制传感器节点图的地方调用该函数。确保你已经导入了Matplotlib库。如果你在运行代码时遇到问题，请检查是否安装了该库。如果还有其他问题，请随时提问。

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def show_info(): # 创建信息查询窗口 info_window = tk.Toplevel(root) info_window.title("景点信息查询") # 获取当前选中的景点 selected_node = nodes_combobox.get() # 在信息查询窗口上显示相关信息 info_label = tk.Label(info_window, text=f"景点：{selected_node}\n相关信息：XXX") info_label.pack() def plot_connections_on_image(image_path, nodes, node_positions, text,text2): # 打开图片 image = Image.open(image_path) draw = ImageDraw.Draw(image) # 绘制文字 font = ImageFont.truetype('msyh.ttf', 40) # 替换为合适的字体和字号 draw.text((10, 10), text, fill='red', font=font) # 调整文字位置和颜色 draw.text((10, 100), text2, fill='red', font=font) # 调整文字位置和颜色 for i in range(len(nodes)-1): if nodes[i] in node_positions and nodes[i+1] in node_positions: start_x, start_y = node_positions[nodes[i]] end_x, end_y = node_positions[nodes[i+1]] draw.line([(start_x, start_y), (end_x, end_y)], fill='red', width=2) image.show() time.sleep(0.1) image.show() 对上述代码进行解释

上述代码包含了两个函数：`show_info`和`plot_connections_on_image`。让我逐行解释它们的作用：

1. `show_info`函数用于创建一个新的顶层窗口，用于显示景点信息。它执行以下操作：
- 创建一个名为`info_window`的顶层窗口。
- 设置窗口的标题为"景点信息查询"。
- 使用`nodes_combobox.get()`获取当前选中的景点。
- 创建一个标签部件`info_label`，用于显示景点和相关信息。其中，`selected_node`是当前选中的景点，"XXX"是相关信息的占位符。将这些文本内容传递给标签的`text`参数。
- 使用`pack()`方法将标签放置在窗口上。

2. `plot_connections_on_image`函数用于在图像上绘制连接和文本信息。它执行以下操作：
- 使用`Image.open(image_path)`打开指定路径下的图片，并将其赋值给变量`image`。
- 创建一个`ImageDraw`对象`draw`，用于在图像上绘制。
- 使用`ImageFont.truetype`加载字体文件（例如msyh.ttf）和字号（例如40），并将其赋值给变量`font`。
- 使用`draw.text()`方法绘制文本信息。其中，`(10, 10)`和`(10, 100)`是文本位置坐标，`text`和`text2`是要显示的文本内容，'red'是文本颜色。
- 使用`draw.line()`方法绘制连接线。通过遍历`nodes`列表中的节点，在`node_positions`字典中查找节点的位置，并使用`draw.line()`方法绘制连接线。这里设置了填充颜色为'red'，线宽为2。
- 使用`image.show()`方法显示图片，并使用`time.sleep(0.1)`方法在每次绘制后暂停0.1秒。
- 最后使用`image.show()`方法显示图片。

这些函数结合其他代码一起使用，可以实现在图像上绘制连接和文本信息，并在新的顶层窗口中显示景点信息。

Traceback (most recent call last): File "E:\Duzhuan\anaconda\lib\site-packages\IPython\core\interactiveshell.py", line 3460, in run_code exec(code_obj, self.user_global_ns, self.user_ns) File "<ipython-input-2-eadcdc23616b>", line 1, in <module> runfile('C:\\Users\\zhangxiao\\Desktop\\Algorithm Integration\\d_1.py', wdir='C:\\Users\\zhangxiao\\Desktop\\Algorithm Integration') File "E:\Duzhuan\JetBrainsPyCharm 2023.1\PyCharm 2023.1\plugins\python\helpers\pydev\_pydev_bundle\pydev_umd.py", line 198, in runfile pydev_imports.execfile(filename, global_vars, local_vars) # execute the script File "E:\Duzhuan\JetBrainsPyCharm 2023.1\PyCharm 2023.1\plugins\python\helpers\pydev\_pydev_imps\_pydev_execfile.py", line 18, in execfile exec(compile(contents+"\n", file, 'exec'), glob, loc) File "C:\Users\zhangxiao\Desktop\Algorithm Integration\d_1.py", line 145, in <module> plot_sensor_nodes('Sensor Nodes (After)', known_node_positions, unknown_node_positions) File "C:\Users\zhangxiao\Desktop\Algorithm Integration\d_1.py", line 33, in plot_sensor_nodes unknown_x = unknown_node_positions[:, 0] TypeError: list indices must be integers or slices, not tuple

抱歉，我之前的代码中有一个错误。在绘制传感器节点图时，`unknown_node_positions`被错误地传递为一个列表，而不是一个NumPy数组。这导致在获取`unknown_x`和`unknown_y`的值时出现了`TypeError`。

为了解决这个问题，你可以在绘图函数中将`unknown_node_positions`转换为NumPy数组。请将以下代码替换到你的`plot_sensor_nodes`函数中：

unknown_node_positions = np.array(unknown_node_positions)

这样应该能够解决报错问题。如果还有其他问题，请随时提问。