Python实现绘制多角星实例

目录 Julia集 matplotlib绑定事件 缩放 所谓Julia集就是类似下面的美妙的图案 Julia集 特别地,当 c = z的初始值时,符合收敛条件的 z 的便构成大名鼎鼎的Mandelbrot集 在上图中,颜色表示该点的发散速度,可以理解为开始发散时迭代的次数.其生成代码也非常简单: #mbrot.py import numpy as np import time import pyplotlib.pyplot as plt #生成z坐标,axis为起始位置,nx,ny为x向和y向的

目录 椭圆 双曲线 抛物线 极坐标方程 作为让高中生心脏骤停的四个字,对于高考之后的人来说可谓刻骨铭心,所以定义不再赘述,直接撸图,其标准方程分别为 在Python中,绘制动图需要用到matplotlib中的animation包,其调用方法以及接下来要用到的参数为 ani = animation.FuncAnimation(fig, func, frames, interval) 其中fig为绘图窗口,func为绘图函数,其返回值为图像,frames为迭代参数,如果为整型的话,其迭代参数则为ra

已经11月了,不知道还有没有人看华强买瓜...要把华强卖瓜做成字符视频,总共分为三步 读取视频 把每一帧转为字符画 把字符画表现出来 读取视频 通过imageio读取视频,除了pip install imageio之外,还需要pip install imageio-ffmpeg. 由于视频中的图像都是彩色的,故而需要将rgb三色转为单一的强度,并将转化后的图像装入一个列表中. import imageio import numpy as np import matplotlib.pyplot a

目录 条形图 单组条形图 水平条形图 多组条形图 堆积条形图 对称条形图 总结 条形图 条形图具有丰富的表现形式,常见的类型包括单组条形图,多组条形图,堆积条形图和对称条形图等. 单组条形图 条形图的每种表现形式都可以绘制成垂直条形图或水平条形图,以单组条形图的两种绘制方式为例. 垂直条形图 import matplotlib.pyplot as plt data = [10., 20., 5., 15.] plt.bar(range(len(data)), data) plt.show() T

目录 需求: 先实现个差不多的 需求代码: 总结 需求: 需求简单:但是感觉最后那部分遍历有意思:S型数组赋值,考虑到下标,简单题 先实现个差不多的 m = 5 cols = 9 rows = 4 nums = [0, 1] array = [[-1 for _ in range(9)] for _ in range(4)] i, j = 0, 0 t = 0 index = -1 while t < cols * rows: if i % rows == 0 and i > 0: j +=

目录 读取视频 转为字符 动画 已经11月了,不知道还有没有人看华强买瓜...要把华强卖瓜做成字符视频,总共分为三步 读取视频 把每一帧转为字符画 把字符画表现出来 读取视频 通过imageio读取视频,除了pip install imageio之外,还需要pip install imageio-ffmpeg. 由于视频中的图像都是彩色的,故而需要将rgb三色转为单一的强度,并将转化后的图像装入一个列表中. import imageio import numpy as np import mat

波动方程数值解 波动方程是三大物理方程之一,也就是弦振动方程,其特点是时间与空间均为二阶偏导数.其自由空间解便是我们熟知的三角函数形式,也可以写成自然虚指数形式. 一般来说,既然有了精确的解析解,那也就没必要再去做不精确的数值模拟,但数值模拟的好处有两个,一是避免无穷小,从而在思维上更加直观:二是颇具启发性,对于一些解析无解的情况也有一定的处理能力. 对此,我们首先考虑一维波动方程 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def se

思维导图 思维导图:思维导图又叫心智导图是表达发散性思维的有效的图形思维工具,它简单却又很有效,是一种革命性的思维工具.思维导图运用图文并重的技巧,把各级主题的关系用相互隶属与相关的层级图表现出来,把主题关键词与图像.颜色等建立记忆链接.思维导图充分运用左右脑的机能,利用记忆.阅读.思维的规律,协助人们在科学与艺术.逻辑与想象之间平衡发展,从而开启人类大脑的无限潜能.思维导图因此具有人类思维的强大功能. 思维导图是一种将思维形象化的方法.简单来讲:思维导图就是能有层次感的展示我们想法的思维工具.

目录 一.引言 二.方法 三.实验结果与讨论 1.三角形的绘制 2.五角星的绘制 3.多角星的绘制 四. 结语 本文转自微信公众号:算法与编程之美 一.引言 在具备一定的Python编程基础以后,我们可以结合for循环进行多角星的编写,只要简单的几次循环,即可以极大的解决重复编写相同代码方面的问题,下面小编将以三角星.五角星为例,进而引入如何绘制多角星. 二.方法 预备知识: 命令 说明 pensize(width) 设置画笔宽度 turtle.forward(distance) 向画笔方向移动

目录 一.简介 二.绘制图形 1.第一个曲线图 2.第二个图形 3.第三个图形 4.第四个图形 5.画出指定区间的一个多项式函数: 总结 一.简介 我们在这里采用Python中的matplotlib来实现曲线图形的绘制.matplotlib是著名的python绘图库,它提供了一整套绘图API,十分适合交互式绘图. 二.绘制图形 1.第一个曲线图 代码: 具体的绘制的代码如下所示: import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np r = np.

大家可以先参考官方演示文档: 效果图: ''' ============== 3D scatterplot ============== Demonstration of a basic scatterplot in 3D. ''' from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np def randrange(n, vmin, vmax): ''' Helper f

图表是比干巴巴的表格更直观的表达,简洁.有力.工作中经常遇到的场景是,有一些数值需要定时的监控,比如服务器的连接数.活跃用户数.点击某个按钮的人数,并且通过邮件或者网页展示出来.当我们想关注比数值本身更多的信息(像数值的变化.对比或异常),图表就非常有用了.把数值转化为图片要依赖第三方库的帮忙,在Python之中最好的图表库叫matplotlib.(一直觉得,Python最大的优势就是丰富的第三方库,让你能轻易实现各种需求) matplotlib,顾名思义就是提供了一整套和matlab相似的AP

Line plots Axes3D.plot(xs, ys, *args, **kwargs) 绘制2D或3D数据 参数 描述 xs, ys X轴,Y轴坐标定点 zs Z值,每一个点的值都是1 zdir 绘制2D集合时使用z的方向 其他的参数:plot() Python代码: import matplotlib as mpl from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D import numpy as np import matplotlib.pyplot as

Pygame是一个多用于游戏开发的模块. 本文实例主要是在演示框里实现一个移动的矩形实例代码,完整代码如下: #moving rectangle project import pygame from pygame.locals import * pygame.init() screen = pygame.display.set_mode((600,500)) pygame.display.set_caption("Drawing Rectangles") pos_x = 300 pos

本文实例主要是对turtle的使用,实现Python+turtle动态绘制一棵树的实例,具体代码: # drawtree.py from turtle import Turtle, mainloop def tree(plist, l, a, f): """ plist is list of pens l is length of branch a is half of the angle between 2 branches f is factor by which bra

本文主要研究的是使用Python+pillow绘制矩阵盖尔圆的一个实例,具体如下. 盖尔圆是矩阵特征值估计时常用的方法之一,其定义为: 与盖尔圆有关的两个定理为: 定理1:矩阵A的所有特征值均落在它的所有盖尔圆的并集之中. 定理2:将矩阵A的全体盖尔圆的并集按连通部分分成若干个子集,(一个子集由完全连通的盖尔圆组成,不同子集没有相连通的部分),对每个子集,若它恰好由K个盖尔圆组成,则该子集中恰好包含A的K个特征值. 与盖尔圆定理有关的几个推论为: 推论1:孤立盖尔圆中恰好包含一个特征值. 推论2

本文分享的实例主要实现的是Python+matplotlib绘制一个有阴影和没有阴影的3D条形图,具体如下. 首先看看演示效果: 完整代码如下: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D # setup the figure and axes fig = plt.figure(figsize=(8, 3)) ax1 = fig.add_subplot(121

旋转椭圆 实例代码: import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from matplotlib.patches import Ellipse delta = 45.0 # degrees angles = np.arange(0, 360 + delta, delta) ells = [Ellipse((1, 1), 4, 2, a) for a in angles] a = plt.subplot(111, aspect='equal