python定义一个函数圆形

以下是定义一个计算圆形面积和周长的函数：

import math

def calculate_circle(radius):
    area = math.pi * radius ** 2
    circumference = 2 * math.pi * radius
    return (area, circumference)

# 使用示例
radius = 5
area, circumference = calculate_circle(radius)
print(f"半径为 {radius} 的圆形面积为 {area:.2f}，周长为 {circumference:.2f}")

运行结果：

半径为 5 的圆形面积为 78.54，周长为 31.42

相关问题

用Python定义一个霍夫变换函数

霍夫变换是一种图像处理技术，用于检测图像中的直线和圆形。在Python中，我们可以使用OpenCV库中的HoughLines和HoughCircles函数来实现霍夫变换。

以下是一个使用OpenCV库实现霍夫变换的Python函数示例：

import cv2
import numpy as np

def hough_lines(img, rho, theta, threshold):
    """
    Hough变换检测直线
    :param img: 输入图像
    :param rho: 距离分辨率
    :param theta: 角度分辨率
    :param threshold: 阈值（小于该值的直线将被忽略）
    :return: 直线的极坐标表示（rho, theta）
    """
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    edges = cv2.Canny(gray, 50, 150, apertureSize=3)
    lines = cv2.HoughLines(edges, rho, np.pi / theta, threshold)
    return lines

def hough_circles(img, method, dp, minDist, param1, param2, minRadius, maxRadius):
    """
    Hough变换检测圆形
    :param img: 输入图像
    :param method: 检测方法（cv2.HOUGH_GRADIENT）
    :param dp: 累加器分辨率与图像分辨率之比的倒数
    :param minDist: 检测到的圆心之间的最小距离
    :param param1: Canny边缘检测的高阈值
    :param param2: 累加器阈值
    :param minRadius: 检测到的圆的最小半径
    :param maxRadius: 检测到的圆的最大半径
    :return: 圆的圆心坐标和半径
    """
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    circles = cv2.HoughCircles(gray, method, dp, minDist, param1, param2, minRadius, maxRadius)
    return circles

这个函数可以用来检测图像中的直线和圆形，具体参数可以根据需要进行调整。

用python写一个 定义一个求圆形面积的函数，参数是R，键盘输入R值，调用函数求面积

好的，以下是代码实现：

import math

def circle_area(r):
    return math.pi * r ** 2

r = float(input("请输入圆的半径："))
area = circle_area(r)
print("半径为{}的圆的面积为{:.2f}".format(r, area))

首先我们导入了数学模块，然后定义了一个名为 `circle_area` 的函数，接收一个参数 `r`，返回圆的面积。

之后通过 `input` 函数获取键盘输入的半径值，将其转换为浮点数类型，并传入函数中求面积。最后使用 `print` 函数输出结果。注意最后输出结果的时候，使用了字符串格式化输出，其中 `{:.2f}` 表示输出浮点数，保留两位小数。