Windows程序编程GDI在一个圆上均匀地平分12个点,并将这些点相互连线

时间: 2023-05-29 07:06:17 浏览: 82
以下是Windows程序编程中使用GDI在一个圆上均匀地平分12个点,并将这些点相互连线的示例代码: ```c++ #include <windows.h> LRESULT CALLBACK WndProc(HWND hWnd, UINT message, WPARAM wParam, LPARAM lParam); int WINAPI WinMain(HINSTANCE hInstance, HINSTANCE hPrevInstance, LPSTR lpCmdLine, int nCmdShow) { WNDCLASSEX wcex; HWND hWnd; MSG msg; // 注册窗口类 ZeroMemory(&wcex, sizeof(wcex)); wcex.cbSize = sizeof(WNDCLASSEX); wcex.style = CS_HREDRAW | CS_VREDRAW; wcex.lpfnWndProc = WndProc; wcex.hInstance = hInstance; wcex.hCursor = LoadCursor(NULL, IDC_ARROW); wcex.lpszClassName = "MyWindowClass"; RegisterClassEx(&wcex); // 创建窗口 hWnd = CreateWindow("MyWindowClass", "GDI Demo", WS_OVERLAPPEDWINDOW, CW_USEDEFAULT, CW_USEDEFAULT, 640, 480, NULL, NULL, hInstance, NULL); if (!hWnd) { return FALSE; } // 显示窗口 ShowWindow(hWnd, nCmdShow); UpdateWindow(hWnd); // 消息循环 while (GetMessage(&msg, NULL, 0, 0)) { TranslateMessage(&msg); DispatchMessage(&msg); } return (int)msg.wParam; } LRESULT CALLBACK WndProc(HWND hWnd, UINT message, WPARAM wParam, LPARAM lParam) { PAINTSTRUCT ps; HDC hdc; int centerX, centerY, radius, i; double angle; POINT points[12]; switch (message) { case WM_PAINT: hdc = BeginPaint(hWnd, &ps); // 获取窗口中心坐标和圆半径 centerX = ps.rcPaint.right / 2; centerY = ps.rcPaint.bottom / 2; radius = min(centerX, centerY) - 50; // 计算12个点的坐标 for (i = 0; i < 12; i++) { angle = i * 2 * 3.1415926 / 12; points[i].x = centerX + (int)(radius * cos(angle)); points[i].y = centerY - (int)(radius * sin(angle)); } // 依次连接所有点 MoveToEx(hdc, points[0].x, points[0].y, NULL); for (i = 1; i < 12; i++) { LineTo(hdc, points[i].x, points[i].y); } LineTo(hdc, points[0].x, points[0].y); EndPaint(hWnd, &ps); break; case WM_DESTROY: PostQuitMessage(0); break; default: return DefWindowProc(hWnd, message, wParam, lParam); } return 0; } ``` 在上述示例代码中,我们在窗口的客户区中心绘制了一个圆,并在该圆上均匀地平分12个点。然后,我们通过依次连接这些点来绘制圆的边界。其中,我们使用了三角函数求出每个点的坐标,并使用GDI的MoveToEx和LineTo函数连接这些点。最终,我们得到了一个包含12边的正多边形,即一个正十二边形。

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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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