欧美bbbwbbbw肥妇,免费乱码人妻系列日韩,一级黄片

python編程matplotlib交互繪制Julia集示例解析

 更新時(shí)間：2021年10月20日 17:15:36   作者：微小冷  
matplotlib的Show面板中提供了放大、移動等交互式操作，但也未能涵蓋所有的交互需求，比如希望通過mandelbrot集上的一點(diǎn)來生成對應(yīng)的Julia集

所謂Julia集就是類似下面的美妙的圖案

在這里插入圖片描述

Julia集

在這里插入圖片描述

特別地，當(dāng) c = z的初始值時(shí)，符合收斂條件的 z 的便構(gòu)成大名鼎鼎的Mandelbrot集

Mandelbrot集

在上圖中，顏色表示該點(diǎn)的發(fā)散速度，可以理解為開始發(fā)散時(shí)迭代的次數(shù)。其生成代碼也非常簡單：

#mbrot.py
import numpy as np
import time
import pyplotlib.pyplot as plt
#生成z坐標(biāo)，axis為起始位置，nx，ny為x向和y向的格點(diǎn)個(gè)數(shù)
def genZ(axis,nx,ny):
    x0,x1,y0,y1 = axis
    x = np.linspace(x0,x1,nx)
    y = np.linspace(y0,y1,ny)
    real, img = np.meshgrid(x,y)
    z = real + img*1j
    return z
#獲取Julia集，n為迭代次數(shù)，m為判定發(fā)散點(diǎn)，大于1即可
def getJulia(z,c,n,m=2):
    t = time.time()
    c = np.zeros_like(z)+c
    out = abs(z)
    for i in range(n):
        absz = abs(z)
        z[absz>m]=0		#對開始發(fā)散的點(diǎn)置零
        c[absz>m]=0		
        out[absz>m]=i	#記錄發(fā)散點(diǎn)的發(fā)散速度
        z = z*z + c
    print("time:",time.time()-t)
    return out
if __name__ == "__main__":
    axis = np.array([-2,1,-1.5,1.5])
    z0 = genZ(axis,500,500)
    mBrot = getJulia(z0,z0,50)
    plt.imshow(mBrot, cmap=cm.jet, extent=axis)
    plt.gca().set_axis_off()
    plt.show()

matplotlib綁定事件

下面希望實(shí)現(xiàn)點(diǎn)擊Mandelbrot集中的一點(diǎn)，生成相應(yīng)的Julia集。
在mpl中，事件綁定函數(shù)mpl_connect被封裝在cavnas類中，調(diào)用格式為

canvas.mpl_connect('str', func)

其中func事件函數(shù)，字符串為被傳入事件函數(shù)的事件標(biāo)識，如下所列，望文生義即可

'button_press_event'
'button_release_event'
'draw_event'
'key_press_event'
'key_release_event'
'motion_notify_event'
'pick_event'
'resize_event'
'scroll_event'
'figure_enter_event'
'figure_leave_event'
'axes_enter_event'
'axes_leave_event'
'close_event'

簡單起見，可以先檢測一下鼠標(biāo)點(diǎn)擊事件'button_press_event'，對此我們需要定義一個(gè)事件函數(shù)，并將上面的入口函數(shù)稍加修改：

def test(evt):
    print(evt.xdata)	#xdata即x方向的坐標(biāo)
if __name__ == "__main__":
    axis = np.array([-2,1,-1.5,1.5])
    z0 = genZ(axis,500,500)
    mBrot = getJulia(z0,z0,50)
    fig, ax = plt.subplots()
    fig.canvas.mpl_connect('button_press_event', test)#調(diào)用事件函數(shù)
    plt.imshow(mBrot, cmap=cm.jet, extent=axis)
    plt.gca().set_axis_off()
    plt.show()

于是點(diǎn)擊imshow()出來的圖片，即可返回相應(yīng)的x坐標(biāo)。

python mbrot.py
time: 0.47572827339172363
-0.8652597402597402
-0.7840909090909087
-0.18344155844155807
0.23051948051948123
0.8149350649350655

縮放

那么生成Julia集只需要重新調(diào)用一次getJulia這個(gè)函數(shù)即可。
Mandelbrot集的分形特征意味著我們所生成的圖片可以無限放大，但是mpl自帶的放大工具并不會重新生成數(shù)據(jù)，所以是虛假的放大。因此需要重新綁定放大操作，其思路是，當(dāng)右鍵點(diǎn)擊(‘button_press_event')時(shí)，記錄此時(shí)的坐標(biāo)，當(dāng)右鍵釋(‘button_release_event')放時(shí)重新繪制圖片，為了防止與左鍵沖突，所以在點(diǎn)擊所對應(yīng)的事件函數(shù)中加入左右鍵判斷。

其結(jié)果如圖

在這里插入圖片描述

此外，還可以綁定鼠標(biāo)滾輪，實(shí)現(xiàn)Mandelbrot集在該點(diǎn)的真實(shí)縮放，代碼如下

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from matplotlib import cm
import matplotlib.backend_bases as mbb
import time
class MandelBrot():
    def __init__(self,x0,x1,y0,y1,n):
        self.oriAxis = np.array([x0,x1,y0,y1])        	#初始坐標(biāo)
        self.axis = self.oriAxis
        self.nx,self.ny,self.nMax = n,n,n               #x,y方向的網(wǎng)格劃分個(gè)數(shù)
        self.nIter = 100                                #迭代次數(shù)
        self.n0 = 0                                     #預(yù)迭代次數(shù)
        self.z = genZ(self.oriAxis,self.nx,self.ny)
        self.DrawMandelbrot()
    def DrawMandelbrot(self):
        mBrot = getJulia(self.z,self.z,self.nIter)       
        self.fig, ax = plt.subplots()
        plt.imshow(mBrot, cmap=cm.jet, extent=self.axis)
        plt.gca().set_axis_off()        
        self.fig.canvas.mpl_disconnect(self.fig.canvas.manager.key_press_handler_id)
        self.fig.canvas.mpl_connect('button_press_event', self.OnMouse)
        self.fig.canvas.mpl_connect('button_release_event', self.OnRelease)
        self.fig.canvas.mpl_connect('scroll_event', self.OnScroll)       
        plt.show()
    def DrawJulia(self,c0):
        z = genZ([-2,2,-2,2],800,800)
        julia = getJulia(z,c0,self.nIter)        
        jFig,jAx = plt.subplots()
        plt.cla()
        plt.imshow(julia, cmap=cm.jet, extent=self.axis)
        plt.gca().set_axis_off()
        plt.show()
        jFig.canvas.draw_idle()	
	#滾輪縮放
    def OnScroll(self,evt):
        x0,y0 = evt.xdata,evt.ydata
        if evt.button == "up":
            self.axis = (self.axis+[x0,x0,y0,y0])/2
        elif evt.button == 'down':
            self.axis = 2*self.axis-[x0,x0,y0,y0]
        z = genZ(self.axis,self.nx,self.ny)
        mBrot = getJulia(z,z,self.nIter)
        plt.cla()
        plt.imshow(mBrot, cmap=cm.jet, extent=self.axis)
        plt.gca().set_axis_off()        
        mBrot[mBrot<1]==self.n0+self.nIter
        self.n0 = int(np.min(mBrot))
        self.fig.canvas.draw_idle()
        pass
    def OnMouse(self, evt):
        self.xStart = evt.xdata
        self.yStart = evt.ydata
        self.fig.canvas.draw_idle()    
    def OnRelease(self,evt):
        x0,y0,x1,y1 = self.xStart,self.yStart,evt.xdata,evt.ydata
        if evt.button == mbb.MouseButton.LEFT:
            self.DrawJulia(x1+y1*1j)		#如果釋放的是左鍵，那么就繪制Julia集并返回
            return
        #右鍵拖動，可以對Mandelbrot集進(jìn)行真實(shí)的放大
        self.axis = np.array([min(x0,x1),max(x0,x1),
                             min(y0,y1),max(y0,y1)])        
        nxny = self.axis[[1,3]]-self.axis[[0,2]]
        self.nx,self.ny = (nxny/max(nxny)*self.nMax).astype(int)
        z = genZ(self.axis,self.nx,self.ny)
        n = 100     #n為迭代次數(shù)
        mBrot = getJulia(z,z,n)
        plt.cla()
        plt.imshow(mBrot, cmap=cm.jet, extent=self.axis)
        plt.gca().set_axis_off()        
        mBrot[mBrot<1]==self.n0+n
        self.n0 = int(np.min(mBrot))
        self.fig.canvas.draw_idle()
def genZ(axis,nx,ny):
    x0,x1,y0,y1 = axis
    x = np.linspace(x0,x1,nx)
    y = np.linspace(y0,y1,ny)
    real, img = np.meshgrid(x,y)
    z = real + img*1j
    return z
def getJulia(z,c,n,n0=0,m=2):
    t = time.time()
    c = np.zeros_like(z)+c
    out = abs(z)
    for _ in range(n0):
        z = z*z + c
    for i in range(n0,n0+n):
        absz = abs(z)
        z[absz>m]=0
        c[absz>m]=0
        out[absz>m]=i
        z = z*z + c
    print("time:",time.time()-t)
    return out
if __name__ == "__main__":
    x,y = 0,0
    brot = MandelBrot(-2,1,-1.5,1.5,1000)

以上就是python編程matplotlib交互繪制Julia集示例解析的詳細(xì)內(nèi)容，更多關(guān)于matplotlib交互繪制Julia集的資料請關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章！

相關(guān)文章

  • Python中xml和dict格式轉(zhuǎn)換的示例代碼

    Python中xml和dict格式轉(zhuǎn)換的示例代碼

    最近在做APP的接口，遇到XML格式的請求數(shù)據(jù)，費(fèi)了很大勁來解決，下面小編給大家分享下Python中xml和dict格式轉(zhuǎn)換問題，感興趣的朋友跟隨小編一起看看吧
    2019-11-11
  • wxPython學(xué)習(xí)之主框架實(shí)例

    wxPython學(xué)習(xí)之主框架實(shí)例

    這篇文章主要介紹了wxPython學(xué)習(xí)之主框架應(yīng)用實(shí)例,以一個(gè)基礎(chǔ)的彈出窗體實(shí)例講述了wxPython主框架應(yīng)用程序的實(shí)現(xiàn)方法,需要的朋友可以參考下
    2014-09-09
  • python實(shí)現(xiàn)屏保計(jì)時(shí)器的示例代碼

    python實(shí)現(xiàn)屏保計(jì)時(shí)器的示例代碼

    這篇文章主要介紹了python實(shí)現(xiàn)屏保計(jì)時(shí)器的示例代碼，小編覺得挺不錯(cuò)的，現(xiàn)在分享給大家，也給大家做個(gè)參考。一起跟隨小編過來看看吧
    2018-08-08
  • Python使用pyfinance包進(jìn)行證券收益分析

    Python使用pyfinance包進(jìn)行證券收益分析

    在查找如何使用Python實(shí)現(xiàn)滾動回歸時(shí)，發(fā)現(xiàn)一個(gè)很有用的量化金融包——pyfinance。顧名思義，pyfinance是為投資管理和證券收益分析而構(gòu)建的Python分析包，主要是對面向定量金融的現(xiàn)有包進(jìn)行補(bǔ)充，如pyfolio和pandas等。pyfinance包含六個(gè)模塊，下面將一一介紹
    2021-11-11
  • python的print輸出在控制臺并且將輸出內(nèi)容保存為文件(最新推薦)

    python的print輸出在控制臺并且將輸出內(nèi)容保存為文件(最新推薦)

    這篇文章主要介紹了python的print輸出在控制臺并且將輸出內(nèi)容保存為文件，我感覺就是類似于重寫一下調(diào)用print的時(shí)候執(zhí)行的方法，讓他既能夠在控制臺輸出，也能保存到文件里去，需要的朋友可以參考下
    2023-01-01

    • 最新評論