Python 像素网格中的圆

给定中心

（x，y）

和半径

r

，如何使用python在像素网格中绘制圆

C（（x，y，r）

？可以假设像素网格足够大。

这是Python中的Rosetta代码

def circle(self, x0, y0, radius, colour=black):
    f = 1 - radius
    ddf_x = 1
    ddf_y = -2 * radius
    x = 0
    y = radius
    self.set(x0, y0 + radius, colour)
    self.set(x0, y0 - radius, colour)
    self.set(x0 + radius, y0, colour)
    self.set(x0 - radius, y0, colour)

    while x < y:
      if f >= 0: 
        y -= 1
        ddf_y += 2
        f += ddf_y
        x += 1
        ddf_x += 2
        f += ddf_x    
        self.set(x0 + x, y0 + y, colour)
        self.set(x0 - x, y0 + y, colour)
        self.set(x0 + x, y0 - y, colour)
        self.set(x0 - x, y0 - y, colour)
        self.set(x0 + y, y0 + x, colour)
        self.set(x0 - y, y0 + x, colour)
        self.set(x0 + y, y0 - x, colour)
        self.set(x0 - y, y0 - x, colour)
        Bitmap.circle = circle

        bitmap = Bitmap(25,25)
        bitmap.circle(x0=12, y0=12, radius=12)
        bitmap.chardisplay()

def圆（自身、x0、y0、半径、颜色=黑色）：
f=1-半径
ddf_x=1
ddf_y=-2*半径
x=0
y=半径
自我设置（x0，y0+半径，颜色）
自我设置（x0，y0-半径，颜色）
自设置（x0+半径，y0，颜色）
自我设置（x0-半径，y0，颜色）
当x=0：
y-=1
ddf_y+=2
f+=ddf_y
x+=1
ddf_x+=2
f+=ddf_x
自我设置（x0+x，y0+y，颜色）
自我设定（x0-x，y0+y，彩色）
自组（x0+x，y0-y，彩色）
自我设定（x0-x，y0-y，彩色）
自组（x0+y，y0+x，彩色）
自组（x0-y，y0+x，彩色）
自组（x0+y，y0-x，彩色）
自组（x0-y，y0-x，彩色）
位图.circle=圆
位图=位图（25,25）
圆（x0=12，y0=12，半径=12）
位图.chardisplay（）

假设您想完成任务（而不是学习光栅图形算法），只需使用：

输出：

[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 255, 255, 255, 255, 255, 0, 0, 0, 0, 255, 255, 0, 0, 0, 255, 255, 0, 0, 0, 255, 0, 0, 0, 0, 0, 255, 0, 0, 0, 255, 0, 0, 0, 0, 0, 255, 0, 0, 0, 255, 0, 0, 0, 0, 0, 255, 0, 0, 0, 255, 255, 0, 0, 0, 255, 255, 0, 0, 0, 0, 255, 255, 255, 255, 255, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]

范围为0..255，因为即使对于每像素1位的图像，枕头也会每像素存储一个字节（因为它效率更高）

如果希望范围为0..1，则可以除以255：

[x/255 for x in image.getdata()]

---

要输出图像文件还是创建交互式应用程序？如果它是交互式的，是用于数据可视化还是游戏？@goncalopp我想要一个包含

0

和

1

的2D数组，这样

1

表示圆的位置。请查看。如果您在实现细节方面遇到困难，请告诉我们。@Falko非常感谢。如果您想获得灵感并画一个平滑的圆，请查看。该站点上的代码是用Pascal编写的，但要翻译成Python看起来并不难。Wu的线算法是绘制抗锯齿线的标准；他的圆圈算法不太为人所知。最好让链接文本更有意义，以防止链接腐烂。例如“这是Python中的Rosetta代码”。没错，rosettacode是一个相当稳定的网站，但你永远不知道。。。进入堆栈交换站点是一个好习惯。@PM2Ring感谢您的评论。我会解决它。如果我想在matplotlib上实现它呢？

[x/255 for x in image.getdata()]