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利用Python求阴影部分的面积实例代码-创新互联

一、前言说明

创新互联长期为上1000家客户提供的网站建设服务,团队从业经验10年,关注不同地域、不同群体,并针对不同对象提供差异化的产品和服务;打造开放共赢平台,与合作伙伴共同营造健康的互联网生态环境。为万安企业提供专业的网站设计、成都网站制作万安网站改版等技术服务。拥有十年丰富建站经验和众多成功案例,为您定制开发。

今天看到微信群里一道六年级数学题,如下图,求阴影部分面积

利用Python求阴影部分的面积实例代码

看起来似乎并不是很难,可是博主添加各种辅助线,写各种方法都没出来,不得已而改用写Python代码来求面积了

二、思路介绍

1.用Python将上图画在坐标轴上,主要是斜线函数和半圆函数

利用Python求阴影部分的面积实例代码

2.均匀的在长方形上面洒满豆子(假设是豆子),求阴影部分豆子占比*总面积

利用Python求阴影部分的面积实例代码

三、源码设计

1.做图源码

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np


def init():
 plt.xlabel('X')
 plt.ylabel('Y')

 fig = plt.gcf()
 fig.set_facecolor('lightyellow')
 fig.set_edgecolor("black")

 ax = plt.gca()
 ax.patch.set_facecolor("lightgray") # 设置ax区域背景颜色    
 ax.patch.set_alpha(0.1) # 设置ax区域背景颜色透明度 
 ax.spines['right'].set_color('none')
 ax.spines['top'].set_color('none')
 ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')
 ax.yaxis.set_ticks_position('left')
 ax.spines['bottom'].set_position(('data', 0))
 ax.spines['left'].set_position(('data', 0))


# 原下半函数
def f1(px, r, a, b):
 return b - np.sqrt(r**2 - (px - a)**2)


# 斜线函数
def f2(px, m, n):
 return px*n/m


# 斜线函数2
def f3(px, m, n):
 return n-1*px*n/m


if __name__ == '__main__':
 r = 4 # 圆半径
 m = 8 # 宽
 n = 4 # 高
 a, b = (4, 4) # 圆心坐标
 init()

 x = np.linspace(0, m, 100*m)
 y = np.linspace(0, n, 100*n)

 # 半圆形
 y1 = f1(x, r, a, b)
 plt.plot(x, y1)
 # 矩形横线
 plt.plot((x.min(), x.max()), (y.min(), y.min()), 'g')
 plt.plot((x.min(), x.max()), (y.max(), y.max()), 'g')
 plt.plot((x.max(), x.max()), (y.max()+2, y.max()+2), 'g') # 画点(8,6)避免图形变形
 # 矩形纵向
 plt.plot((x.min(), x.min()), (y.min(), y.max()), 'g')
 plt.plot((x.max(), x.max()), (y.min(), y.max()), 'g')
 # 斜线方法
 y2 = f2(x, m, n)
 plt.plot(x, y2, 'purple')

 # 阴影部分填充
 xf = x[np.where(x <= 0.5*x.max())]
 plt.fill_between(xf, y.min(), f1(xf, r, a, b), where=f1(xf, r, a, b) <= f2(xf, m, n),
      facecolor='y', interpolate=True)
 plt.fill_between(xf, y.min(), f2(xf, m, n), where=f1(xf, r, a, b) > f2(xf, m, n),
      facecolor='y', interpolate=True)
 # 半圆填充
 plt.fill_between(x, y1, y.max(), facecolor='r', alpha=0.25)
 plt.show()

Draw.py

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