為2021年的第一場雪錦上添花:用matplotlib繪制雪花和雪景
一場大雪,覆蓋瞭華北、華東。天地連成一片,城市銀裝素裹,處處詩情畫意、人人興高采烈。朋友圈被雪景圖和調侃路滑摔跤的段子刷屏,氣氛比過年還要熱烈幾分。我也來湊個熱鬧,用python為2020年的第一場雪錦上添花。
繪制雪花圖案,網上有很多文章介紹,但幾乎都是用 Python 的內置模塊 turtle 繪制的,這個模塊適合用來引導孩子學習編程,很難真正用在項目開發上。也有用 pygame 實現的,不過 pygame 追求的是動畫效果,雪花圖案是隨機生成的圓,效果很一般。
用 matplotlib 繪制雪花,重點是生成科赫曲線(Koch Curve)。科赫曲線是一種分形,其形態似雪花,又稱科赫雪花、雪花曲線。給定線段pq,k階科赫曲線可以由以下步驟生成:
- 找出三等分點u、v
- 以線段uv為底,向外(或內外)畫等邊三角形uwv
- 將線段uv移除
- 對pq之間的每一段重復上述操作k-1次
科赫雪花是以等邊三角形三邊生成的科赫曲線組成的。基於上述分析,我們可以很容易地寫出科赫雪花的生成函數:給定一個等邊三角形,和科赫曲線階數k,返回科赫雪花圖案中的所有點。
import numpy as np plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['FangSong'] # 指定默認字體 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False #解決中文顯示為方塊的問題 def rotate(p, d): """返回點p繞原點逆時針旋轉d度的坐標""" a = np.radians(d) m = np.array([[np.cos(a), np.sin(a)],[-np.sin(a), np.cos(a)]]) return np.dot(p, m) def koch_curve(p, q): """將線段pq生成科赫曲線,返回uvw三個點""" p, q = np.array(p), np.array(q) u = p + (q-p)/3 # 三等分點u的坐標 v = q - (q-p)/3 # 三等分點V的坐標 w = rotate(v-u, 60) + u # 線段uv繞u點逆時針旋轉60°得到點w的坐標 return u.tolist(), v.tolist(), w.tolist() def snow(triangle, k): """給定三角形,生成封閉的科赫雪花""" for i in range(k): result = list() t_len = len(triangle) for j in range(t_len): p = triangle[j] q = triangle[(j+1)%t_len] u, v, w = koch_curve(p, q) result.extend([p, u, w, v]) triangle = result.copy() triangle.append(triangle[0]) return triangle
有瞭雪花圖案的數據,接下來使用 matplotlib 繪圖就非常輕松瞭:
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def plot_snow(snow_list): """繪制雪花""" for triangle, k in snow_list: data = np.array(snow(triangle, k)) x, y = np.split(data, 2, axis=1) plt.plot(x, y) plt.axis('equal') plt.show() snow_list = [ ([(0,0), (0.5,0.8660254), (1,0)], 5), ([(1.1,0.4), (1.35,0.8330127), (1.6,0.4)], 4), ([(1.1,-0.1), (1.25,0.15980761), (1.4,-0.1)], 3) ] plot_snow(snow_list)
來看看我們的雪花效果。從小到大,3片雪花分別對應的是3階、4階、5階的科赫雪花。
更進一步,我們還可以把雪花畫在背景圖上,配合大小濃淡的變化,畫出另一種韻味的雪景圖。
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from PIL import Image def draw_scenery(): """繪制雪景圖""" im = Image.open('brage.png') bg = np.array(im) plt.imshow(bg) # 繪制背景圖 for i in range(80): x = np.random.randint(80, im.size[0]-80) y = np.random.randint(30, im.size[1]-30) r = np.random.randint(5, 20) a = np.random.random()*0.6 + 0.2 v = np.array((x-r/2, y)) u = np.array((x+r/2, y)) w = rotate(v-u, 60) + u data = np.array(snow([(u[0],u[1]),(w[0],w[1]),(v[0],v[1])], 5)) x, y = np.split(data, 2, axis=1) plt.plot(x, y, c='#AABBCC', lw=1, ls='-', alpha=a) plt.axis('equal') plt.show() draw_scenery()
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