‘壹’ python获取到的内容，如何获取此内容的坐标
首先，对于你最初的问题，如果rouDIct符合(1.0, 3.0) -> {1.0: 3.0}这样的格式的话，max(i for i in rouDict)（甚至max(rouDict)）就可以了。
然后用字典存储坐标实在有点别扭，用列表更自然、类更抽象，不过我不擅长OOP……列表存储的话，积分函数可以改成这样（LoP(list of points)是存储点集的列表）。
‘贰’ python画图如何得到坐标
画图的默认原点都是左上角，可以设立坐标中心点进行偏移。
‘叁’ 如何使用python提取节点集的坐标
建立一个Display Group只包含节点集，这个节点集可能无法显示出来，但是用Probe Value可以输出这个看不见的Display Group中所有的节点号及其对应坐标 另外 在显示模块的主菜单栏 Result 可以输出，具体操作有点忘了，可以按提示操作 好运！
‘肆’ 如何按维度读取坐标（python）
在没有“列”概念的数据格式里面是无法按列读取的。
你使用python时，数据格式必须设计了列。才能按列读取。
‘伍’ python 获取鼠标在图片上的坐标
下pygame mole，然后
importpygame
pygame.init()
screen=pygame.display.set_mode([100,100])##sizeofwindow
your_image=pygame.image.load("your_image_name.png")##imagemustbeinthesamefolder,elsepathmustbespecified
while1:
screen.blit(your_image,[0,0])##posofyourimageonthewindow
foreventinpygame.event.get():
ifevent.type==pygame.QUIT:
exit()
position=pygame.mouse.get_pos()##positionofmouseonwindow
printposition
pygame.display.set_caption(str(position))##makeitthetitleofthewindow
pygame.display.flip()
‘陆’ python3.6.5下如何获取全局鼠标坐标
fromctypesimport*
defget_mouse_point():
po=POINT()
windll.user32.GetCursorPos(byref(po))
returnint(po.x),int(po.y)
‘柒’ 如何用Python批量获取经纬度坐标
python根据地址获取经纬度方法一：
from geopy.geocoders import Nominatim
#使用geopy查询
def geocodeN(address):
gps=Nominatim()
location=gps.geocode(address)
return location.longitude,location.latitude
使用Geopy包 ： github.com/geopy/geopy （仅能精确到城镇，具体街道无结果返回）
另外还有一种使用高德地图或网络地图API的方法，有兴趣的朋友可以参考下。
参考链接：https://panxu.net/article/8382.html
‘捌’ python怎么读取csv里的坐标数据并提取该坐标的值
csv其实就是纯文本文档，直接按txt进行读取即可，将读取的数据进行split后存储就可以。具体读取图片中的点，python有图片处理库，不过没用过。
‘玖’ python怎么在一群点集中，提取中心坐标
回答你的问题费老大劲了，opencv用的不熟
我运行输出：
row=14,col=5
14 5 248 242 234 237
gray2 crop: 220 232 219 5
中心点坐标(109,108),图片宽高(w=218, h=217)
[95, 134] [83, 173]
斜率k= 3.25
#解题思路：因为我下载的你的图片，黑色周围还有白色，所以先去除了周围的白色，保证只有黑色部分图片
#对图片转灰度图，这样方便计算，每个像素点的值就是一个0-255的值，0为黑色，255为白色
#然后获得灰度图的row和col，与正常思维的width和height相反，row对应height，col对应width
#遍历row和col，先获得第一个白点，再获得最后一个白点，然后根据这两个坐标执行tan计算斜率k值
#读取图像
img2=cv2.imread("../img/blackWhite.png")
#转成单通道黑白图
gray=cv2.cvtColor(img2,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
cv2.imshow('img2',img2)
cv2.imshow('gray',gray)
sp=gray.shape
rows=sp[0]
cols=sp[1]
cr=0
cl=0
#裁剪左边和上边空白
forrowinrange(rows):
isBreak=False
forcolinrange(cols):
ifgray[row,col]==0:
cr=row
cl=col
print("
row=%d,col=%d"%(row,col))
isBreak=True
break
#print(gray[row,col],end='')
#if(col==cols-1):
#print("
row=%d,col=%d-------------------------------"%(row,col))
ifisBreak==True:
break
print(cr,cl,rows,cols,rows-cr,cols-cl)
gray2=gray[cr:rows-cr,cl:cols-cl]
cv2.imshow('gray2',gray2)
#裁剪右下角空白
sp=gray2.shape
rows=sp[0]
cols=sp[1]
row=rows-1
print("gray2crop:",rows,cols,row,col)
whilerow!=0:
isBreak=False
col=cols-1
whilecol!=0:
ifgray2[row,col]==0:
isBreak=True
break
col-=1
ifisBreak==True:
break
row-=1
gray3=gray2[0:row+1,0:col+1]
cv2.imshow('gray3',gray3)
#对裁剪后的gray3求中心点坐标
sp=gray3.shape
rows=sp[0]
cols=sp[1]
x=cols//2
y=rows//2
print("中心点坐标(%d,%d),图片宽高(w=%d,h=%d)"%(x,y,cols,rows))
#求斜率(y2-y1)/(x2-x1)
#遍历出第一个白点和最后一个白点，做计算
x1y1=[]
x2y2=[]
#求第一个白点坐标
forrowinrange(rows):
isBreak=False
forcolinrange(cols):
ifgray3[row,col]==255:
x1y1.append(col)
x1y1.append(row)
isBreak=True
break
ifisBreak==True:
break
#求最后一个白点坐标
row=rows-1
whilerow!=0:
isBreak=False
col=cols-1
whilecol!=0:
ifgray2[row,col]==255:
x2y2.append(col)
x2y2.append(row)
isBreak=True
break
col-=1
ifisBreak==True:
break
row-=1
print(x1y1,x2y2)
#计算斜率tan值
k=abs(x2y2[1]-x1y1[1])/abs(x2y2[0]-x1y1[0])
print("斜率k=",k)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()