python基础语法画圣诞树

本文通过Python的Turtle模块演示如何绘制一个棋盘图案,详细展示了如何使用Turtle对象进行位置移动、颜色设置及形状绘制,适用于初学者练习语法和理解坐标系统。

直接上代码

import turtle
screen = turtle.Screen()
screen.setup(800,600)
circle = turtle.Turtle()
circle.shape('circle')
circle.color('red')
circle.speed('fastest')
circle.up()
square = turtle.Turtle()
square.shape('square')
square.color('green')
square.speed('fastest')
square.up()
circle.goto(0,280)
circle.stamp()
k = 0
for i in range(1, 17):
    y = 30*i
    for j in range(i-k):
        x = 30*j
        square.goto(x,-y+280)
        square.stamp()
        square.goto(-x,-y+280)
        square.stamp()
    if i % 4 == 0:
        x = 30*(j+1)
        circle.color('red')
        circle.goto(-x,-y+280)
        circle.stamp()
        circle.goto(x,-y+280)
        circle.stamp()
        k += 2
    if i % 4 == 3:
        x = 30*(j+1)
        circle.color('yellow')
        circle.goto(-x,-y+280)
        circle.stamp()
        circle.goto(x,-y+280)
        circle.stamp()
square.color('brown')
for i in range(17,20):
    y = 30*i
    for j in range(3):
        x = 30*j
        square.goto(x,-y+280)
        

可以自己试试,开心的同时锻炼一下语法

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究改进中。
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