### 创建自定义几何图形数据集 为了生成适合机器学习或数据分析使用的自定义几何图形数据集，可以从以下几个方面入手： #### 数据集设计原则 在构建此类数据集时，需考虑目标应用场景以及预期模型性能。对于几何图形而言，通常会关注形状、大小、位置等属性。这些特性可以通过参数化方式来表示，并且能够方便地调整以适应不同需求。 #### Python实现方案 下面是一个简单的Python脚本示例，它展示了如何利用NumPy库随机生成圆形和平行四边形两种基本几何图形的数据点集合[^2]。 ```python import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt def generate_circle_data(num_points, radius_range=(0.5, 1), noise_level=0.05): """Generate circle data points with random centers and radii.""" circles = [] for _ in range(num_points): r = np.random.uniform(*radius_range) theta = np.linspace(0, 2 * np.pi, num=int(r*10)) x_center, y_center = np.random.rand(), np.random.rand() x_noise = np.random.normal(scale=noise_level, size=len(theta)) y_noise = np.random.normal(scale=noise_level, size=len(theta)) x_coords = x_center + r * np.cos(theta) + x_noise y_coords = y_center + r * np.sin(theta) + y_noise circles.append((x_coords, y_coords)) return circles def generate_rectangle_data(num_rectangles, width_height_range=((0.3, 0.7), (0.3, 0.7)), rotation_angle_degrees=(-45, 45)): rectangles = [] for _ in range(num_rectangles): w_min, w_max = width_height_range[0] h_min, h_max = width_height_range[1] angle = np.deg2rad(np.random.randint(rotation_angle_degrees[0], rotation_angle_degrees[1])) cos_a = np.cos(angle) sin_a = np.sin(angle) center_x, center_y = np.random.rand(), np.random.rand() width = np.random.uniform(w_min, w_max) height = np.random.uniform(h_min, h_max) corners = [ [-width / 2, -height / 2], [width / 2, -height / 2], [width / 2, height / 2], [-width / 2, height / 2]] rotated_corners = [[center_x + corner[0]*cos_a - corner[1]*sin_a, center_y + corner[0]*sin_a + corner[1]*cos_a] for corner in corners] rectangle = np.array(rotated_corners).T rectangles.append(rectangle) return rectangles if __name__ == "__main__": fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 6)) # Generate sample geometric shapes circle_samples = generate_circle_data(5) rect_samples = generate_rectangle_data(5) colors = ['blue', 'green'] for i, shape_set in enumerate([circle_samples, rect_samples]): color = colors[i % len(colors)] marker = '.' if isinstance(shape_set[0][0], float) else '-' for coords in shape_set: ax.plot(*coords, c=color, label='Circle' if i==0 else ('Rectangle'), linestyle='', marker=marker) handles, labels = set(zip(*[(h.get_label(), l) for h,l in zip(*ax.get_legend_handles_labels())])) legend = ax.legend(handles=list(handles), labels=list(labels), loc="best") plt.show() ``` 此代码片段实现了两个主要功能：`generate_circle_data()` 和 `generate_rectangle_data()` 函数分别用来创建圆周上的离散点集和平面内旋转矩形顶点坐标列表；最后部分则负责绘制并展示所生成的样本图像。 通过适当修改上述函数中的参数设置（如数量、尺寸范围、噪声水平等），可以轻松定制满足特定研究目的的新颖几何结构训练集或测试集。