如何使用R读取图形并转为python将矩阵转为图像

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2016-12-05 04:10 标签： matlab 矩阵转为向量
R语言下读取矩阵内容,并作图num label x y1 a 200 18002 b 400 16003 d 800 12004 d 700 7005 e 500 6006 f 200 300类似这样的矩阵,我想画出各点的坐标图(x,y),点的名称是第二行的label.& 我想把上面的圆圈用label中相应的字母来表示.
假定df是你的数据框,下面的代码就可以：plot(df$x,df$y,pch=as.character(df$label))
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平时开发程序，免不了要对图像做各种变换处理。有的时候变换可能比较复杂，比如平移之后又旋转，旋转之后又平移，又缩放。
直接用公式计算，不但复杂，而且效率低下。这时可以借助变换矩阵和矩阵乘法，将多个变换合成一个。 最后只要用一个矩阵对每个点做一次处理就可以得到想要的结果。
&另外，矩阵乘法一般有硬件支持，比如3D 图形加速卡，处理3D变换中的大量矩阵运算，比普通CPU 要快上1000倍。
下面是3类基本的2D图形变换。&
设某点向x方向移动 dx, y方向移动 dy ,[x,y]为变换前坐标， [X,Y]为变换后坐标。
则 X = x+ &Y = y+
以矩阵表示：
&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&1 &&&0 &&&0
[X, Y, 1] = [x, y, 1][ 0 &&&1 &&&0 &] ;&
&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&dx &&dy &&1
&&1 &&&0 &&&0
&&0 &&&1 &&&0 &&即平移变换矩阵。&
&&dx &dy &&1&
&旋转相比平移稍稍复杂：
&设某点与原点连线和X轴夹角为b度，以原点为圆心，逆时针转过a度 &, 原点与该点连线长度为R, [x,y]为变换前坐标， [X,Y]为变换后坐标。
&&x = Rcos(b) ; y = Rsin(b);
&&X = Rcos(a+b) =&Rcosacosb - Rsinasinb = xcosa - (合角公式)
&&Y = Rsin(a+b) =&Rsinacosb + Rcosasinb = xsina + ycosa&;
&&用矩阵表示：
&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&cosa &&sina &0
&[X, Y, 1] = [x, y, 1][-sina &cosa &0 &]&
&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&0 &&&&&0 &&&1
&&cosa &&sina &0
&-sina &cosa &&0 &为旋转变换矩阵。
&&&0 &&&&&0 &&&1&
&设某点坐标，在x轴方向扩大 sx倍，y轴方向扩大 sy倍，[x,y]为变换前坐标， [X,Y]为变换后坐标。
&X = sx*x; Y = sy*y;
则用矩阵表示：
&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&sx &&&0 &&&0
[X, Y, 1] = [x, y, 1][ 0 &&&sy &&&0 &] ;&
&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&0 &&&&0 &&&1
&sx &&&0 &&&0
&0 &&&sy &&&0 &即为缩放矩阵。&
&0 &&&&0 &&&&1
&2D基本的模型视图变换，就只有上面这3种，所有的复杂2D模型视图变换，都可以分解成上述3个。
比如某个变换，先经过平移，对应平移矩阵A， 再旋转, 对应旋转矩阵B，再经过缩放，对应缩放矩阵C.
则最终变换矩阵 T = ABC. 即3个矩阵按变换先后顺序依次相乘(矩阵乘法不满足交换律，因此先后顺序一定要讲究)。
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