1.运用所学算法在同一窗口绘制一条直线和一条曲线,显示窗口名称为“图1: 直线和曲线”,直线起点和终点要求分别设置点的大小,曲线控制点个数不少于5个,并且曲线控制点不能与直线端点重合;
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这个问题需要更多的上下文信息,比如您使用的编程语言和图形库是什么。以下是一个Python和Matplotlib的示例代码,可以在同一窗口绘制一条直线和一条曲线:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 直线的起点和终点
x1, y1 = 0, 0
x2, y2 = 1, 1
# 曲线的控制点
x = np.array([0.2, 0.4, 0.6, 0.8, 1])
y = np.array([0.5, 0.8, 0.2, 0.6, 1])
# 绘制直线和曲线
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot([x1, x2], [y1, y2], 'o-', label='直线')
ax.plot(x, y, 'o-', label='曲线')
# 设置图形属性
ax.set_title('图1: 直线和曲线')
ax.set_xlabel('x')
ax.set_ylabel('y')
ax.legend()
# 显示图形
plt.show()
```
在这个示例代码中,我们使用了Matplotlib库来绘制图形。首先定义了直线的起点和终点,以及曲线的控制点。然后创建了一个图形窗口和一个坐标系对象,使用`plot`函数绘制了直线和曲线。最后设置了图形的标题、坐标轴标签和图例,并显示了图形。
```python
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 直线的起点和终点
x1, y1 = 0, 0
x2, y2 = 1, 1
# 曲线的控制点
x = np.array([0.2, 0.4, 0.6, 0.8, 1])
y = np.array([0.5, 0.8, 0.2, 0.6, 1])
# 绘制直线和曲线
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot([x1, x2], [y1, y2], 'o-', label='直线')
ax.plot(x, y, 'o-', label='曲线')
# 设置图形属性
ax.set_title('图1: 直线和曲线')
ax.set_xlabel('x')
ax.set_ylabel('y')
ax.legend()
# 显示图形
plt.show()
```
在这个示例代码中,我们使用了Matplotlib库来绘制图形。首先定义了直线的起点和终点,以及曲线的控制点。然后创建了一个图形窗口和一个坐标系对象,使用`plot`函数绘制了直线和曲线。最后设置了图形的标题、坐标轴标签和图例,并显示了图形。