def transform_point_set(points, max_point, distance, angle): # 平移向量 translation_vector = np.array([distance * np.cos(angle), distance * np.sin(angle)]) # 旋转矩阵 rotation_matrix = np.array([[np.cos(angle), -np.sin(angle)], [np.sin(angle), np.cos(angle)]]) # 将A点作为原点 points = points - max_point # 平移 points = points + translation_vector # 旋转 points = np.dot(points, rotation_matrix) # 将A点还原 points = points + max_point return points points = transform_point_set(points, max_point, distance, angle) print(points)

这段代码实现了对一个点集进行平移和旋转的操作。具体来说，传入的参数包括点集的坐标数组 points，点集中最大的点 max_point，平移的距离 distance，旋转的角度 angle。函数中先根据平移向量和旋转矩阵对点集进行平移和旋转操作，然后再将原点还原回去，最后返回处理后的点集。

其中，平移向量用 numpy 数组来表示，旋转矩阵也是一个 numpy 数组，通过 numpy 的 dot 函数实现矩阵乘法。这样操作可以使得代码更加简洁高效。