python建立一个空列表,将点数据存入,对其进行排序
时间: 2024-03-19 15:43:20 浏览: 24
可以按照以下方法建立一个空列表,并将点数据存入并进行排序:
```python
# 建立一个空列表
points = []
# 存入点数据
points.append((1, 2))
points.append((3, 4))
points.append((5, 6))
# 对列表进行排序
sorted_points = sorted(points)
print(sorted_points)
```
这里使用了一个元组来表示一个点的坐标,可以根据实际情况进行修改。sorted() 函数用于对列表进行排序,如果没有指定排序的规则,默认按照元素的第一个值进行排序。
相关问题
对视频进行光流法,将点存入空列表,对其进行排序,python
要对视频进行光流法,并提取点并进行排序,可以使用 OpenCV 库中的 `calcOpticalFlowPyrLK` 函数。具体操作步骤如下:
1. 读取视频帧,并将第一帧作为初始帧;
2. 对每一帧进行灰度化处理;
3. 对初始帧和当前帧进行光流法计算,得到点的坐标;
4. 将点的坐标存入一个空列表中;
5. 对点的坐标进行排序。
下面是示例代码:
```python
import cv2
import numpy as np
# 读取视频
cap = cv2.VideoCapture('video.mp4')
# 创建一个空列表
points = []
# 读取第一帧
ret, prev_frame = cap.read()
prev_gray = cv2.cvtColor(prev_frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 设置参数
lk_params = dict(winSize=(15, 15),
maxLevel=4,
criteria=(cv2.TERM_CRITERIA_EPS | cv2.TERM_CRITERIA_COUNT, 10, 0.03))
# 循环处理视频帧
while True:
# 读取视频帧
ret, frame = cap.read()
if not ret:
break
# 灰度化处理
gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 计算光流
if len(points) == 0:
# 对于第一帧,计算所有点的坐标
p0 = cv2.goodFeaturesToTrack(prev_gray, mask=None, maxCorners=100, qualityLevel=0.3, minDistance=7, blockSize=7)
points.append(p0)
else:
# 对于其他帧,根据上一帧的点坐标计算当前帧的点坐标
p0 = np.array(points[-1], dtype=np.float32)
p1, st, err = cv2.calcOpticalFlowPyrLK(prev_gray, gray, p0, None, **lk_params)
points.append(p1)
# 保存当前帧作为下一帧的初始帧
prev_gray = gray
# 将点的坐标存入一个 NumPy 数组中
points = np.array(points)
# 对点的坐标进行排序
sorted_points = np.sort(points, axis=1)
# 打印结果
print(sorted_points)
```
这里使用了 `goodFeaturesToTrack` 函数来计算第一帧中的点的坐标,采用了 Shi-Tomasi 角点检测算法。在计算光流时,使用了 LK 光流法,并设置了一些参数。最后,使用了 NumPy 库中的 `sort` 函数对点的坐标进行排序。
用python实现获得一个图的邻接表,并把邻接表存入字典
假设我们的图使用邻接表存储,其中每个节点用一个数字表示,邻接表是一个字典,键是每个节点,值是一个列表,存储与该节点相邻的所有节点。下面是一个示例代码:
```python
# 定义一个示例图的边集合
edges = [(0, 1), (0, 2), (1, 2), (2, 3), (3, 3)]
# 定义一个空字典,用于存储邻接表
graph = {}
# 遍历边集合,将每个节点的邻居加入邻接表中
for edge in edges:
node1, node2 = edge
if node1 not in graph:
graph[node1] = [node2]
else:
graph[node1].append(node2)
# 输出邻接表
for node, neighbors in sorted(graph.items()):
print(f"节点 {node} 的邻居是 {neighbors}")
```
输出结果为:
```
节点 0 的邻居是 [1, 2]
节点 1 的邻居是 [2]
节点 2 的邻居是 [3]
节点 3 的邻居是 [3]
```
这里我们定义了一个示例图,包括了四个节点和五条边。我们使用字典来表示邻接表,其中键是每个节点,值是一个列表,存储与该节点相邻的所有节点。最后,我们遍历邻接表,输出每个节点及其邻居节点的信息。注意,在遍历字典时,我们使用了 `sorted` 函数,按照节点编号从小到大排序输出。
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