c# 修改Graphics坐标系

时间: 2023-07-25 11:06:40 浏览: 144
在C#中,可以通过修改Graphics对象的Transform属性来修改坐标系。Transform属性是一个Matrix类型的对象,可以通过它来进行平移、缩放、旋转等操作。 下面是一个示例代码,演示了如何将坐标系沿着X轴平移100像素: ``` using System.Drawing; // 在某个绘图事件中 private void Draw(Graphics g) { // 创建一个Matrix对象 Matrix matrix = new Matrix(); // 将坐标系沿着X轴平移100像素 matrix.Translate(100, 0); // 将Graphics对象的Transform属性设置为新的Matrix对象 g.Transform = matrix; // 绘制图形 // ... // 恢复原来的Transform属性 g.ResetTransform(); } ``` 在上面的代码中,先创建了一个Matrix对象,然后调用它的Translate方法将坐标系沿着X轴平移100像素。然后将Graphics对象的Transform属性设置为新的Matrix对象,这样后续的绘制操作都会在新的坐标系下进行。最后,需要调用Graphics对象的ResetTransform方法来恢复原来的Transform属性,否则后续的绘图操作可能会受到影响。
相关问题

c# graphics的RotateTransform方法

C#中的Graphics类提供了RotateTransform方法,用于旋转绘图平面。该方法需要一个浮点数参数,表示旋转角度(以度为单位)。以下是一个基本的例子: ```csharp private void pictureBox1_Paint(object sender, PaintEventArgs e) { Graphics g = e.Graphics; g.TranslateTransform(pictureBox1.Width / 2, pictureBox1.Height / 2); // 平移画布,将旋转中心点设置为画布中心 g.RotateTransform(45); // 旋转45度 g.FillRectangle(Brushes.Red, -50, -50, 100, 100); // 在旋转后的坐标系中绘制矩形 } ``` 在这个例子中,我们在PictureBox的Paint事件中使用Graphics对象进行绘图。在绘图之前,我们通过调用TranslateTransform方法将画布平移到PictureBox的中心点,然后通过调用RotateTransform方法将画布旋转45度。最后我们在旋转后的坐标系中绘制了一个矩形。 需要注意的一点是,RotateTransform方法旋转的是整个绘图平面,而不是单个形状或图形。因此,在旋转之后,所有的绘图操作都会在旋转后的坐标系中进行。如果需要取消旋转,可以通过调用ResetTransform方法重置绘图平面的变换。

winform 控件坐标系

WinForm控件坐标系是一个直角坐标系,使用graphics类可以在该坐标系下绘制图像。该控件可以通过调用本控件来在坐标图上标出坐标,并实时显示当前坐标位置和当前鼠标所处位置。此外,该控件还可以自动选择坐标轴的长度,以清晰地显示当前图像。这个控件使用了两个轴,即水平轴和垂直轴,来表示不同的坐标值。<span class="em">1</span> #### 引用[.reference_title] - *1* [c#WinForm直角坐标系显示自定义控件](https://download.csdn.net/download/hyhuangyan2015/11420190)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"] [ .reference_list ]

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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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