【Python】绘制椭圆眼睛跟随鼠标交互算法配图详解

Kratzdisteln2025-10-21 20:00

Python绘制椭圆眼睛跟随鼠标交互算法配图详解

摘要

本文详细讲解如何使用Python绘制椭圆眼睛跟随鼠标交互算法的配图，包括仿射变换原理、边界条件分析和完整算法演示。通过matplotlib和numpy库，我们将生成专业的可视化图像，帮助理解这一计算机图形学算法。

环境准备

首先安装所需的Python包：

bash 复制代码 
pip install matplotlib numpy pillow

完整代码实现

python 复制代码 
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.patches import Ellipse, Circle
import matplotlib.patches as patches
import os
from matplotlib.animation import FuncAnimation

# 设置中文字体（可选）
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

# 创建专门的图像文件夹
image_folder = "processing_images"
if not os.path.exists(image_folder):
    os.makedirs(image_folder)
print(f"图像将保存在: {os.path.abspath(image_folder)}")

def get_save_path(filename):
    """生成完整的保存路径"""
    return os.path.join(image_folder, filename)

代码详解：基础设置

知识点讲解：

  • matplotlib.pyplot 是Python中最常用的绘图库，提供类似MATLAB的绘图接口
  • numpy 是科学计算基础库，用于高效的数组操作
  • matplotlib.patches 包含各种形状的绘制工具，如椭圆、圆形等
  • FuncAnimation 用于创建动画效果
  • rcParams 用于设置matplotlib的全局参数，如字体等

第一部分：椭圆到圆的映射关系图

python 复制代码 
def plot_ellipse_to_circle_mapping():
    """
    图1：椭圆坐标系和圆形坐标系的映射关系
    
    功能说明：
    - 展示原始椭圆坐标系和变换后圆形坐标系的关系
    - 标注关键参数a（半长轴）和b（半短轴）
    - 显示仿射变换的基本概念
    """
    # 创建画布和子图
    fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, figsize=(12, 5))
    
    # 参数设置
    a = 60  # 椭圆半长轴（x轴方向）
    b = 40  # 椭圆半短轴（y轴方向）
    xe, ye = 0, 0  # 椭圆中心坐标
    
    # 生成椭圆和圆的边界点
    # 使用参数方程表示椭圆和圆
    theta = np.linspace(0, 2*np.pi, 100)  # 0到2π的100个等分点
    x_ellipse = xe + a * np.cos(theta)    # 椭圆x坐标：x = xe + a*cos(θ)
    y_ellipse = ye + b * np.sin(theta)    # 椭圆y坐标：y = ye + b*sin(θ)
    x_circle = a * np.cos(theta)          # 圆x坐标（变换后）
    y_circle = a * np.sin(theta)          # 圆y坐标（变换后）
    
    # 子图1：原始椭圆坐标系
    ax1.plot(x_ellipse, y_ellipse, 'b-', linewidth=2, label='椭圆边界')
    # 绘制坐标轴
    ax1.axhline(y=0, color='k', linestyle='-', linewidth=0.5)  # x轴
    ax1.axvline(x=0, color='k', linestyle='-', linewidth=0.5)  # y轴
    
    # 标注参数
    ax1.text(a/2, 0, 'a', fontsize=12, ha='center', va='top')      # 标注半长轴a
    ax1.text(0, b/2, 'b', fontsize=12, ha='left', va='center')     # 标注半短轴b
    
    ax1.set_xlabel('x')
    ax1.set_ylabel('y')
    ax1.set_title('原始椭圆坐标系')
    ax1.grid(True, alpha=0.3)
    ax1.axis('equal')  # 保证坐标轴比例相等
    ax1.set_xlim(-a-10, a+10)
    ax1.set_ylim(-b-10, b+10)
    
    # 子图2：变换后的圆形坐标系
    ax2.plot(x_circle, y_circle, 'r-', linewidth=2, label='圆形边界')
    ax2.axhline(y=0, color='k', linestyle='-', linewidth=0.5)
    ax2.axvline(x=0, color='k', linestyle='-', linewidth=0.5)
    
    # 标注半径
    ax2.text(a/2, a/2, f'半径 = a = {a}', fontsize=12)
    ax2.set_xlabel('X')
    ax2.set_ylabel('Y')
    ax2.set_title('变换后圆形坐标系')
    ax2.grid(True, alpha=0.3)
    ax2.axis('equal')
    ax2.set_xlim(-a-10, a+10)
    ax2.set_ylim(-a-10, a+10)
    
    plt.suptitle('图1：椭圆到圆的仿射变换映射', fontsize=16, fontweight='bold')
    plt.tight_layout()
    plt.savefig(get_save_path('ellipse_to_circle_mapping.png'), dpi=300, bbox_inches='tight')
    plt.show()

代码详解：椭圆到圆映射

核心概念：

  • 参数方程：椭圆使用参数方程表示，避免了复杂的隐式方程处理
  • np.linspace(0, 2*np.pi, 100) 生成0到2π的100个等分点，用于绘制平滑曲线
  • axis('equal') 确保x轴和y轴比例相同，避免图像变形

仿射变换原理：

  • 通过缩放y坐标：Y = (a/b) * (y - ye) 将椭圆变换为圆形
  • 变换后的圆半径为原始椭圆的半长轴a

第二部分：仿射变换过程示意图

python 复制代码 
def plot_affine_transformation_process():
    """
    图2：仿射变换过程示意图
    
    功能说明：
    - 显示网格在变换前后的变化
    - 展示变换公式和逆变换公式
    - 直观展示仿射变换对几何形状的影响
    """
    fig = plt.figure(figsize=(10, 8))
    
    # 参数设置
    a = 60
    b = 40
    
    # 创建原始网格
    # 在椭圆范围内创建均匀分布的网格点
    x_orig = np.linspace(-a, a, 15)
    y_orig = np.linspace(-b, b, 15)
    x_orig, y_orig = np.meshgrid(x_orig, y_orig)  # 生成网格坐标
    
    # 应用仿射变换到网格
    x_trans = x_orig                    # x坐标不变
    y_trans = (a/b) * y_orig           # y坐标按比例缩放
    
    # 椭圆和圆的边界
    theta = np.linspace(0, 2*np.pi, 100)
    x_ellipse = a * np.cos(theta)
    y_ellipse = b * np.sin(theta)
    x_circle = a * np.cos(theta)
    y_circle = a * np.sin(theta)
    
    # 子图1：原始椭圆和网格
    ax1 = plt.subplot(2, 2, 1)
    # 绘制网格线
    for i in range(x_orig.shape[0]):
        ax1.plot(x_orig[i, :], y_orig[i, :], 'b-', linewidth=0.5, alpha=0.7)
    for i in range(x_orig.shape[1]):
        ax1.plot(x_orig[:, i], y_orig[:, i], 'b-', linewidth=0.5, alpha=0.7)
    
    ax1.plot(x_ellipse, y_ellipse, 'r-', linewidth=3, label='椭圆边界')
    ax1.set_title('原始椭圆和网格')
    ax1.set_xlabel('x')
    ax1.set_ylabel('y')
    ax1.grid(True, alpha=0.3)
    ax1.axis('equal')
    
    # 子图2：变换后网格
    ax2 = plt.subplot(2, 2, 2)
    for i in range(x_trans.shape[0]):
        ax2.plot(x_trans[i, :], y_trans[i, :], 'b-', linewidth=0.5, alpha=0.7)
    for i in range(x_trans.shape[1]):
        ax2.plot(x_trans[:, i], y_trans[:, i], 'b-', linewidth=0.5, alpha=0.7)
    
    ax2.plot(x_circle, y_circle, 'r-', linewidth=3, label='圆形边界')
    ax2.set_title('仿射变换后：椭圆变为圆')
    ax2.set_xlabel('X')
    ax2.set_ylabel('Y')
    ax2.grid(True, alpha=0.3)
    ax2.axis('equal')
    
    # 子图3：变换公式
    ax3 = plt.subplot(2, 2, 3)
    ax3.axis('off')  # 关闭坐标轴
    # 显示数学公式
    ax3.text(0.1, 0.8, '仿射变换公式:', fontsize=14, fontweight='bold')
    ax3.text(0.1, 0.6, r'$k = \frac{a}{b}$', fontsize=16)
    ax3.text(0.1, 0.4, r'$X = x - x_e$', fontsize=16)
    ax3.text(0.1, 0.2, r'$Y = k \cdot (y - y_e)$', fontsize=16)
    
    # 子图4：逆变换公式
    ax4 = plt.subplot(2, 2, 4)
    ax4.axis('off')
    ax4.text(0.1, 0.8, '逆变换公式:', fontsize=14, fontweight='bold')
    ax4.text(0.1, 0.6, r'$x = X + x_e$', fontsize=16)
    ax4.text(0.1, 0.4, r'$y = \frac{Y}{k} + y_e$', fontsize=16)
    
    plt.suptitle('图2：仿射变换过程示意图', fontsize=16, fontweight='bold')
    plt.tight_layout()
    plt.savefig(get_save_path('affine_transformation_process.png'), dpi=300, bbox_inches='tight')
    plt.show()

代码详解：仿射变换过程

网格生成技术：

  • np.meshgrid() 从一维数组生成二维网格坐标，是绘制3D曲面和2D网格的基础
  • 通过遍历网格点绘制网格线，展示坐标变换效果

数学公式显示：

  • 使用LaTeX语法在matplotlib中显示数学公式
  • r'$...$' 中的r表示原始字符串，避免转义字符问题
  • LaTeX语法可以显示复杂的数学符号和公式

第三部分：眼珠位置边界条件图

python 复制代码 
def plot_pupil_position_boundary():
    """
    图3：眼珠位置计算边界条件
    
    功能说明：
    - 展示安全区域内外的眼珠位置计算
    - 分别在变换后坐标系和原始椭圆坐标系中显示
    - 演示边界条件判断逻辑
    """
    fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, figsize=(12, 5))
    
    # 参数设置
    a = 60
    b = 40
    pupil_scale = 0.3  # 眼珠相对于眼睛大小的比例
    rp = a * pupil_scale  # 眼珠半径
    xe, ye = 0, 0
    
    # 生成测试点：在不同角度和距离上测试
    num_points = 8
    angles = np.linspace(0, 2*np.pi, num_points+1)[:-1]  # 8个等分角度
    distances = [a*0.7, a*1.2]  # 内外两个测试距离
    
    # 圆形和椭圆边界
    theta = np.linspace(0, 2*np.pi, 100)
    x_circle = a * np.cos(theta)
    y_circle = a * np.sin(theta)
    x_ellipse = xe + a * np.cos(theta)
    y_ellipse = ye + b * np.sin(theta)
    
    # 安全区域边界（眼珠不能超过的边界）
    safe_circle_x = (a - rp) * np.cos(theta)
    safe_circle_y = (a - rp) * np.sin(theta)
    safe_ellipse_x = (a - rp) * np.cos(theta)
    safe_ellipse_y = (b/a) * (a - rp) * np.sin(theta)  # 注意逆变换
    
    # 使用颜色映射区分不同角度
    colors = plt.cm.tab10(np.linspace(0, 1, num_points))
    
    # 子图1：变换后坐标系
    ax1.plot(x_circle, y_circle, 'k-', linewidth=2, label='圆形边界 (半径=a)')
    ax1.plot(safe_circle_x, safe_circle_y, 'g--', linewidth=2, 
             color=(0, 0.5, 0), label='安全区域边界')
    
    # 遍历所有测试点
    for i, angle in enumerate(angles):
        for j, dist in enumerate(distances):
            # 鼠标位置（变换后坐标系）
            Xm = dist * np.cos(angle)
            Ym = dist * np.sin(angle)
            
            # 计算眼珠位置
            d = np.sqrt(Xm**2 + Ym**2)  # 到圆心的距离
            
            if d <= a - rp:
                # 安全区域内：眼珠直接跟随鼠标
                Xp, Yp = Xm, Ym
                marker = 'o'  # 圆形标记
            else:
                # 安全区域外：眼珠停留在边界上
                u = np.array([Xm/d, Ym/d])  # 单位方向向量
                Xp, Yp = u * (a - rp)
                marker = 's'  # 方形标记
            
            # 绘制鼠标位置
            label = None
            if i == 0:  # 只为第一个角度添加图例标签
                if j == 0:
                    label = '鼠标在安全区内'
                else:
                    label = '鼠标在安全区外'
                    
            ax1.plot(Xm, Ym, marker, color=colors[i], markersize=8, 
                    linewidth=2, label=label)
            
            # 绘制眼珠
            pupil_circle_x = rp * np.cos(theta) + Xp
            pupil_circle_y = rp * np.sin(theta) + Yp
            ax1.plot(pupil_circle_x, pupil_circle_y, '-', 
                    color=colors[i], linewidth=1.5)
            
            # 绘制连线（仅在安全区外）
            if d > a - rp:
                ax1.plot([0, Xm], [0, Ym], ':', color=colors[i], linewidth=1)
    
    ax1.text(0, a+5, '安全区域外', ha='center', fontsize=12)
    ax1.text(0, (a-rp)/2, '安全区域内', ha='center', fontsize=12)
    ax1.set_xlabel('X')
    ax1.set_ylabel('Y')
    ax1.set_title('变换后坐标系中的眼珠位置计算')
    ax1.grid(True, alpha=0.3)
    ax1.axis('equal')
    ax1.legend(loc='upper left', bbox_to_anchor=(1, 1))
    
    # 子图2：原始椭圆坐标系
    ax2.plot(x_ellipse, y_ellipse, 'k-', linewidth=2, label='椭圆边界')
    ax2.plot(safe_ellipse_x, safe_ellipse_y, 'g--', linewidth=2, 
             color=(0, 0.5, 0), label='安全区域边界')
    
    for i, angle in enumerate(angles):
        for j, dist in enumerate(distances):
            # 变换后坐标系中的位置
            Xm = dist * np.cos(angle)
            Ym = dist * np.sin(angle)
            
            # 计算眼珠位置（变换后坐标系）
            d = np.sqrt(Xm**2 + Ym**2)
            if d <= a - rp:
                Xp, Yp = Xm, Ym
                marker = 'o'
            else:
                u = np.array([Xm/d, Ym/d])
                Xp, Yp = u * (a - rp)
                marker = 's'
            
            # 逆变换到椭圆坐标系
            xm_ellipse = Xm + xe
            ym_ellipse = (b/a) * Ym + ye
            xp_ellipse = Xp + xe
            yp_ellipse = (b/a) * Yp + ye
            
            # 绘制鼠标位置
            label = None
            if i == 0:
                if j == 0:
                    label = '鼠标在安全区内'
                else:
                    label = '鼠标在安全区外'
                    
            ax2.plot(xm_ellipse, ym_ellipse, marker, color=colors[i], 
                    markersize=8, linewidth=2, label=label)
            
            # 绘制眼珠位置（椭圆）
            pupil_ellipse_x = xp_ellipse + rp * np.cos(theta)
            pupil_ellipse_y = yp_ellipse + (b/a) * rp * np.sin(theta)
            ax2.plot(pupil_ellipse_x, pupil_ellipse_y, '-', 
                    color=colors[i], linewidth=1.5)
            
            # 绘制连线（仅在安全区外）
            if d > a - rp:
                ax2.plot([xe, xm_ellipse], [ye, ym_ellipse], ':', 
                        color=colors[i], linewidth=1)
    
    ax2.set_xlabel('x')
    ax2.set_ylabel('y')
    ax2.set_title('逆变换回椭圆坐标系')
    ax2.grid(True, alpha=0.3)
    ax2.axis('equal')
    ax2.legend(loc='upper left', bbox_to_anchor=(1, 1))
    
    plt.suptitle('图3：眼珠位置计算的边界条件', fontsize=16, fontweight='bold')
    plt.tight_layout()
    plt.savefig(get_save_path('pupil_position_boundary.png'), dpi=300, bbox_inches='tight')
    plt.show()

代码详解：边界条件分析

颜色映射技术：

  • plt.cm.tab10 提供10种区分度良好的颜色
  • np.linspace(0, 1, num_points) 在0到1之间生成等分数值，用于颜色选择

边界条件算法：

  • 安全区域边界：a - rp，确保眼珠不超出眼睛边界
  • 单位向量计算：u = [Xm/d, Ym/d]，用于确定眼珠移动方向
  • 距离计算：d = sqrt(Xm² + Ym²)，判断鼠标是否在安全区域内

图例优化：

  • 使用条件判断避免重复的图例标签
  • bbox_to_anchor=(1, 1) 将图例放置在子图外部

第四部分：完整算法演示动画

python 复制代码 
def plot_complete_algorithm_demonstration():
    """
    图4：完整算法演示动画
    
    功能说明：
    - 动态展示鼠标移动时眼珠位置的变化
    - 实时显示仿射变换和逆变换过程
    - 直观演示边界条件的作用
    """
    fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, figsize=(12, 5))
    
    # 参数设置
    a = 60
    b = 40
    pupil_scale = 0.3
    rp = a * pupil_scale
    xe, ye = 0, 0
    
    # 圆形和椭圆边界
    theta = np.linspace(0, 2*np.pi, 100)
    x_circle = a * np.cos(theta)
    y_circle = a * np.sin(theta)
    x_ellipse = xe + a * np.cos(theta)
    y_ellipse = ye + b * np.sin(theta)
    
    # 安全区域边界
    safe_circle_x = (a - rp) * np.cos(theta)
    safe_circle_y = (a - rp) * np.sin(theta)
    
    # 初始化图形元素
    # 子图1：变换后坐标系
    ax1.plot(x_circle, y_circle, 'k-', linewidth=2, label='圆形边界')
    ax1.plot(safe_circle_x, safe_circle_y, 'g--', linewidth=2, label='安全区域边界')
    mouse_dot1, = ax1.plot([], [], 'ro', markersize=8, label='鼠标位置')
    pupil1, = ax1.plot([], [], 'b-', linewidth=2, label='眼珠')
    connection1, = ax1.plot([], [], 'r:', linewidth=1)
    
    ax1.set_xlabel('X')
    ax1.set_ylabel('Y')
    ax1.set_title('变换后坐标系')
    ax1.grid(True, alpha=0.3)
    ax1.axis('equal')
    ax1.legend()
    ax1.set_xlim(-a-10, a+10)
    ax1.set_ylim(-a-10, a+10)
    
    # 子图2：原始椭圆坐标系
    ax2.plot(x_ellipse, y_ellipse, 'k-', linewidth=2, label='椭圆边界')
    mouse_dot2, = ax2.plot([], [], 'ro', markersize=8, label='鼠标位置')
    pupil2, = ax2.plot([], [], 'b-', linewidth=2, label='眼珠')
    connection2, = ax2.plot([], [], 'r:', linewidth=1)
    
    ax2.set_xlabel('x')
    ax2.set_ylabel('y')
    ax2.set_title('原始椭圆坐标系')
    ax2.grid(True, alpha=0.3)
    ax2.axis('equal')
    ax2.legend()
    ax2.set_xlim(-a-10, a+10)
    ax2.set_ylim(-b-10, b+10)
    
    plt.suptitle('图4：椭圆眼睛跟随鼠标算法演示', fontsize=16, fontweight='bold')
    
    def animate(frame):
        """
        动画更新函数
        
        参数：
        frame - 当前动画帧数，用于计算鼠标位置
        
        功能：
        - 根据帧数计算模拟鼠标位置
        - 应用仿射变换计算眼珠位置
        - 更新两个子图的图形元素
        """
        # 生成模拟鼠标位置（Lissajous曲线）
        t = frame * 0.1
        mouse_x = 80 * np.cos(t)           # x坐标随时间变化
        mouse_y = 60 * np.sin(2*t)         # y坐标以2倍频率变化
        
        # 计算眼珠位置（核心算法）
        k = a / b  # 缩放因子
        Xm = mouse_x - xe  # 变换后x坐标
        Ym = k * (mouse_y - ye)  # 变换后y坐标
        
        d = np.sqrt(Xm**2 + Ym**2)  # 到圆心距离
        
        # 边界条件判断
        if d <= a - rp:
            Xp, Yp = Xm, Ym  # 安全区域内：直接跟随
        else:
            u = np.array([Xm/d, Ym/d])  # 单位方向向量
            Xp, Yp = u * (a - rp)  # 安全区域外：停留在边界
        
        # 逆变换回椭圆坐标系
        xp = Xp + xe
        yp = Yp / k + ye
        
        # 更新变换后坐标系图形
        pupil_circle_x = rp * np.cos(theta) + Xp
        pupil_circle_y = rp * np.sin(theta) + Yp
        
        mouse_dot1.set_data([Xm], [Ym])
        pupil1.set_data(pupil_circle_x, pupil_circle_y)
        
        # 显示/隐藏连线
        if d > a - rp:
            connection1.set_data([0, Xm], [0, Ym])
            connection1.set_visible(True)
        else:
            connection1.set_visible(False)
        
        # 更新原始椭圆坐标系图形
        pupil_ellipse_x = xp + rp * np.cos(theta)
        pupil_ellipse_y = yp + (b/a) * rp * np.sin(theta)
        
        mouse_dot2.set_data([mouse_x], [mouse_y])
        pupil2.set_data(pupil_ellipse_x, pupil_ellipse_y)
        
        if d > a - rp:
            connection2.set_data([xe, mouse_x], [ye, mouse_y])
            connection2.set_visible(True)
        else:
            connection2.set_visible(False)
        
        return mouse_dot1, pupil1, connection1, mouse_dot2, pupil2, connection2
    
    # 创建动画
    anim = FuncAnimation(fig, animate, frames=100, interval=100, blit=True)
    
    plt.tight_layout()
    
    # 保存动画（需要安装pillow）
    try:
        anim.save(get_save_path('algorithm_demonstration.gif'), writer='pillow', fps=10)
        print("动画已保存为 algorithm_demonstration.gif")
    except Exception as e:
        print(f"无法保存动画: {e}")
        print("请安装pillow: pip install pillow")
    
    plt.show()
    
    return anim

代码详解：动画技术

FuncAnimation使用：

  • FuncAnimation(fig, animate, frames=100, interval=100, blit=True)
    • fig: 动画所在的图形对象
    • animate: 更新函数，每帧调用
    • frames: 总帧数
    • interval: 帧间隔（毫秒）
    • blit=True: 只重绘变化的部分，提高性能

Lissajous曲线：

  • 使用参数方程生成复杂的鼠标移动轨迹
  • mouse_x = 80 * cos(t), mouse_y = 60 * sin(2*t)
  • 产生优美的曲线运动，更好地演示算法效果

动画优化：

  • 使用set_visible()控制连线的显示/隐藏
  • blit=True 只更新变化的图形元素，提高渲染效率

主程序执行

python 复制代码 
# 运行所有绘图函数
if __name__ == "__main__":
    print("生成椭圆眼睛跟随鼠标交互算法配图...")
    
    print("1. 生成椭圆到圆的映射图...")
    plot_ellipse_to_circle_mapping()
    
    print("2. 生成仿射变换过程图...")
    plot_affine_transformation_process()
    
    print("3. 生成眼珠位置边界条件图...")
    plot_pupil_position_boundary()
    
    print("4. 生成完整算法演示动画...")
    anim = plot_complete_algorithm_demonstration()
    
    print("所有配图生成完成！")
    print(f"图像保存在: {os.path.abspath(image_folder)}")

不常用知识点详解

1. 颜色映射（Color Map）

python 复制代码 
colors = plt.cm.tab10(np.linspace(0, 1, num_points))
  • plt.cm 包含多种颜色映射方案
  • tab10 提供10种区分度良好的颜色
  • np.linspace(0, 1, num_points) 在0-1范围内生成等分数值
  • 结果是一个RGBA颜色数组，每个元素代表一个颜色

2. 网格生成（Meshgrid）

python 复制代码 
x = np.linspace(-a, a, 15)
y = np.linspace(-b, b, 15)
x_grid, y_grid = np.meshgrid(x, y)
  • 从一维坐标数组生成二维网格坐标
  • 常用于3D曲面绘图和2D网格显示
  • 返回的x_grid和y_grid都是二维数组

3. 动画技术中的blit优化

python 复制代码 
anim = FuncAnimation(..., blit=True)
  • blit=True 只重绘变化的图形元素，大幅提高性能
  • 需要更新函数返回所有需要重绘的图形对象
  • 对于复杂动画，性能提升非常明显

4. LaTeX数学公式渲染

python 复制代码 
ax.text(0.1, 0.6, r'$k = \frac{a}{b}$', fontsize=16)
  • 使用r''原始字符串避免转义字符问题
  • $...$ 包围LaTeX数学公式
  • 支持分数、上下标、希腊字母等复杂数学符号
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