将下列代码改为python代码 vtkSmartPointer<vtkAngleWidget> angleWiget = vtkSmartPointer<vtkAngleWidget>::New(); angleWiget->SetInteractor(rwi); //创建个性化的实体图标 vtkSmartPointer<vtkAngleRepresentation2D> angleRep = vtkSmartPointer<vtkAngleRepresentation2D>::New(); angleRep->GetRay1()->GetProperty()->SetColor(0, 1, 0); angleRep->GetRay1()->GetProperty()->SetLineWidth(3); angleRep->GetRay2()->GetProperty()->SetColor(0, 1, 0); angleRep->GetRay1()->GetProperty()->SetLineWidth(3); angleRep->GetArc()->GetProperty()->SetColor(0, 1, 0); angleRep->GetArc()->GetProperty()->SetLineWidth(3); angleWiget->SetRepresentation(angleRep); angleWiget->On(); rw->Render(); rwi->Initialize(); rwi->Start();

下面是相应的 Python 代码：

angleWiget = vtk.vtkAngleWidget()
angleWiget.SetInteractor(rwi)

# 创建个性化的实体图标
angleRep = vtk.vtkAngleRepresentation2D()
angleRep.GetRay1().GetProperty().SetColor(0, 1, 0)
angleRep.GetRay1().GetProperty().SetLineWidth(3)
angleRep.GetRay2().GetProperty().SetColor(0, 1, 0)
angleRep.GetRay1().GetProperty().SetLineWidth(3)
angleRep.GetArc().GetProperty().SetColor(0, 1, 0)
angleRep.GetArc().GetProperty().SetLineWidth(3)

angleWiget.SetRepresentation(angleRep)
angleWiget.On()

rw.Render()
rwi.Initialize()
rwi.Start()

相关问题

逻辑回归鉴别红酒种类

逻辑回归是一种二分类算法，可以用于鉴别红酒的种类。在这里，我们可以使用Sofmax回归算法来预测红酒的产地，并输出uracy，画出ROC曲线。\n\首先，我们需要导入红酒数据。可以使用Siki-r库中的_wi()函数来导入数据，代码如下：\n\```pyth\from sklear.datasets impor _wi\n\rwi = _wi()\x = rwi.\y = rwi.targ\```\n\接下来，我们需要将数据集分为训练集和测试集。可以使用rai_tes_spli()函数来实现，代码如下：\n\```pyth\from sklear.m_selecti impor trai_tes_spli\n\x_trai, x_tes, y_trai, y_tes = trai_tes_spli(x, y, tes_siz=.3, random_s=)\```\n\然后，我们可以使用逻辑回归模型来训练数据集，并进行预测。在这里，我们使用Sofmax回归算法来进行多分类预测，代码如下：\n\```pyth\from sklear.linear_m impor LogistiRegressi\n\r = LogistiRegressi(multi_class='muimi', solver='bfgs')\r.fi(x_trai, y_trai)\y_pr = lr.predi(x_tes)\```\n\最后，我们可以输出模型的准确率和ROC曲线。代码如下：\n\```pyth\from sklear.metrics impor accuracy_scor, r_curv, au\impor matplotlib.pyp as p\n\uracy = accuracy_scor(y_tes, y_pr)\pri(\Accuracy\", accuracy)\n\fpr = di()\pr = di()\r_au = di()\for i i rang(3):\ fpr[i], pr[i], _ = r_curv(y_tes, y_pr, pos_lab=i)\ r_au[i] = au(fpr[i],pr[i])\n\p.figur()\p.p(fpr[], pr[], color='r', lw=2, lab='ROC curv (r = %.2f)' % r_au[])\p.p([, 1], [, 1], color='vy', lw=2, linesty='--')\p.xlim([., 1.])\p.ylim([., 1.05])\p.xlab('Fals Positiv R')\p.ylab('Tru Positiv R')\p.ti('Receiver operating characteristi examp')\p.leg(=\wer righ\")\p.show()\```\n\