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2.搭建 MATLAB 轻量级编写环境（VSCode | JupyterLab）

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       使用Python与Matlab控制Adobe Illustrator进行精密绘图，旨在提升二维线稿与折线绘制的精确度。传统CAD软件输出AI文件时，常面临数据精度降低、曲线分解为直线线段导致冗余节点、线段未被正确连接成一条线以及图层结构混乱等问题。vxdqd 源码本文介绍利用Python和Matlab编程控制AI直接绘制二维线稿，以提高绘图精度与效率。编程方法利用了编程语言的精确性，无需CAD软件参与，实现高度精确的二维绘图。

       直接绘制图形至AI相较于其他可编程绘图软件如MetaPost或TikZ，AI在出版物排版方面具备优势。生成的AI精密图案可方便在AI中进行后续处理与美化，输出为PDF格式。TikZ先输出PDF再导入AI进行美化时，可能会遇到与CAD导出AI类似的问题，如精度损失与图层结构混乱。

       Python代码示例展示了如何在AI中绘制折线。首先通过wincom.client库操作AI文件，使用app.Documents.Add()新建AI文件。diy装机网站源码接着，通过pathItems.Add()函数创建路径对象，并设置描边属性。路径在绘制前为空，需不断添加点，使用pathPoints.Add()方法将预先准备的二维坐标点加至路径中。每个点以[x,y]坐标形式表示，AI默认单位为pt，每毫米长度对应的pt值为/.4。在使用毫米单位输入坐标时，景点打卡系统源码需进行单位换算。numpy库用于单位换算，AI中长度单位显示可手动调整。

       闭合折线的实现可通过AI官方文档中的PathItem部分了解，具体操作包括设置路径的闭合属性。

       对于曲线绘制，使用Matlab进行曲线分段G1三阶Bézier曲线拟合。通过段直线模拟圆形，尽管这种方法能生成足够平滑的曲线，但节点数量庞大，松辞sms源码且方法不甚优雅。AI中使用圆形曲线工具生成的圆仅需4个节点，配合3阶Bézier曲线实现高精度拟合，数据量少且更美观。

       基于Matlab开源项目Piecew...，实现数据点拟合为分段的3阶Bézier曲线，支持分段G1连续，确保相邻曲线斜率一致。项目要求下载安装Matlab包geom2D Toolbox。用户可自定义节点数，源码制作血条调整拟合曲线的精度。

       Matlab拟合结果输出至文件，保存为Cnew，包含节点位置及方向控制点数据。通过Python代码将数据导入AI中绘制曲线，实现代码生成曲线的输出。增加拟合节点数可进一步提高拟合效果。

       目前存在的问题包括在point.anchor = points(i,:)时遇到报错，以及GitLab项目PiecewiseG1BezierFit在拟合中固定控制点与手动控制极值点的灵活性不足。用户反馈指出首尾控制点不完全重合与某些曲线极值点无法固定，影响最终绘图质量。

搭建 MATLAB 轻量级编写环境（VSCode | JupyterLab）

       在探索 MATLAB 编程的轻量级环境时，VSCode 和 Jupyter Lab 成为了解决方案的热门选择，它们提供了一种更为便捷、高效的方式进行 MATLAB 代码编写和执行。

       VSCode 配置 MATLAB 与运行脚本

       在 VSCode 中，通过安装 MATLAB 官方扩展，即可轻松在代码编辑器中运行 MATLAB 代码。安装扩展后，通过快捷键"ctrl"+","打开配置文件。在配置中，需要分别根据不同的操作系统（macOS 或 Windows）进行相应的配置调整，以确保 MATLAB 能够正确识别和执行代码。

       脚本运行

       进一步提升编程体验，可以安装 Code Runner 扩展，帮助直接通过右上角的右箭头快捷键运行脚本，提高了代码执行的效率与便利性。

       JupyterLab 调用 MATLAB

       对于 JupyterLab，需要安装 MATLAB 的 Kernel 扩展，以实现 MATLAB 代码的直接运行。通过这种方式，用户能够在 JupyterLab 的交互式环境中执行 MATLAB 代码，同时享受 JupyterLab 的强大可视化和协作功能。综上所述，通过利用 VSCode 的 MATLAB 扩展与 Code Runner 扩展，以及 JupyterLab 的 MATLAB Kernel，用户能够构建起一个轻量级、高效、便捷的 MATLAB 编写环境。这种环境不仅提高了 MATLAB 代码的编写效率，还提供了更为灵活的执行与协作方式，为用户在 MATLAB 编程中提供了更加舒适且高效的体验。