用R语言写一个函数: regular_polygon(n, x, y, col, border), 能绘制出正n边形, 且多边形中心默认在原点, 通过col和border可以设置正多边形内部和边框的颜色

以下是使用R语言编写的函数 `regular_polygon()`：

regular_polygon <- function(n, x=0, y=0, col="black", border="white") {
  angles <- seq(0, 2*pi, length.out = n+1)[-1]
  vertices <- cbind(x + cos(angles), y + sin(angles))
  polygon(vertices, col=col, border=border)
}

这个函数接受五个参数：

- `n`: 正多边形的边数
- `x`: 多边形中心的x坐标，默认为0
- `y`: 多边形中心的y坐标，默认为0
- `col`: 多边形内部的颜色，默认为黑色
- `border`: 多边形边框的颜色，默认为白色

该函数首先计算出正n边形各个顶点的坐标，然后使用 `polygon()` 函数绘制出多边形。`polygon()` 函数会自动将第一个顶点和最后一个顶点相连，因此在计算顶点坐标时，需要在正n边形的角度序列中去掉第一个元素。

例如，要绘制一个红色的边框、蓝色的内部的正五边形，可以这样调用 `regular_polygon()` 函数：

regular_polygon(n=5, col="blue", border="red")

相关问题

用R语言写一个函数: f_area(f, interval), 能绘制出一个连续函数下方的面积图像, 参数interval代表了自变量的取值区间

以下是用R语言实现的函数f_area(f, interval)，用于绘制一个连续函数下方的面积图像：

f_area <- function(f, interval) {
  x <- seq(interval[1], interval[2], length.out = 1000)  # 生成自变量取值序列
  y <- f(x)  # 根据自变量取值序列计算因变量取值序列
  plot(x, y, type = "l", xlab = "x", ylab = "y")  # 绘制连续函数的图像
  polygon(c(x, rev(x)), c(y, rep(0, length(y))), col = "gray90")  # 绘制下方面积的多边形
}

其中，参数f表示连续函数，可以是一个R语言函数或表达式；参数interval是一个包含两个元素的向量，分别表示自变量的取值区间的起点和终点。

函数首先在自变量取值区间内生成一组等距的自变量取值序列x，然后计算出对应的因变量取值序列y，并用plot函数绘制连续函数的图像。最后，函数使用polygon函数绘制下方面积的多边形，并给多边形填充灰色。

解释这个函数bool PolygonDecomposition::convertRos2CvPolygon(const std::vector<RjpPoint> &in_polygon) { if (in_polygon.size() < 3) { return false; } auto ymin_iter = std::min_element(in_polygon.begin(), in_polygon.end(), [](RjpPoint p1, RjpPoint p2) { return p1.y < p2.y; }); int y_min_idx = std::distance(in_polygon.begin(), ymin_iter); double cross_product; if (y_min_idx == 0) { cross_product = calCrossProduct(in_polygon[in_polygon.size() - 1], in_polygon[y_min_idx], in_polygon[y_min_idx + 1]); } else if (y_min_idx = in_polygon.size() - 1) { cross_product = calCrossProduct(in_polygon[y_min_idx - 1], in_polygon[y_min_idx], in_polygon[0]); } else { cross_product = calCrossProduct(in_polygon[y_min_idx - 1], in_polygon[y_min_idx], in_polygon[y_min_idx + 1]); } if (cross_product > 0) { for (int i = 0; i < in_polygon.size(); ++i) { _polygon_cv.push_back(cv::Point2f(in_polygon[i].x, in_polygon[i].y)); } } else { _polygon_cv.push_back(cv::Point2f(in_polygon[0].x, in_polygon[0].y)); for (int i = in_polygon.size() - 1; i > 0; --i) { _polygon_cv.push_back(cv::Point2f(in_polygon[i].x, in_polygon[i].y)); } } std::vector<int> tmp_poly; for (int i = 0; i < _polygon_cv.size(); ++i) { tmp_poly.push_back(i); } _result_polygon_idx.push_back(tmp_poly); return true; }

这是一个将输入的 Ros 数据库中的多边形转换成 OpenCV 库中的多边形的函数。首先，它检查输入的多边形是否至少包含三个点，因为只有三个或更多个点才能构成一个多边形。然后，它使用 STL 中的 std::min_element() 函数找到多边形中 y 值最小的点，然后计算这个点与相邻两个点的向量叉积，以确定多边形的方向。如果叉积结果为正，表示多边形是逆时针方向的，将多边形的点按输入顺序添加到 OpenCV 多边形中。如果叉积结果为负，则多边形是顺时针方向的，需要将多边形的点按相反的顺序添加到 OpenCV 多边形中。最后，将多边形的索引添加到结果中，并返回 true 表示转换成功。