如何用Python来绘制玫瑰花,代码是什么
Admin 2022-08-05 群英技术资讯 2404 次浏览
关于“如何用Python来绘制玫瑰花,代码是什么”的知识有一些人不是很理解,对此小编给大家总结了相关内容,具有一定的参考借鉴价值,而且易于学习与理解,希望能对大家有所帮助,有这个方面学习需要的朋友就继续往下看吧。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
fig = plt.figure()
ax = fig.gca(projection='3d')
[x, t] = np.meshgrid(np.array(range(25)) / 24.0, np.arange(0, 575.5, 0.5) / 575 * 30 * np.pi - 4*np.pi)
p = (np.pi / 2) * np.exp(-t / (8 * np.pi))
change = np.sin(20*t)/50
u = 1 - (1 - np.mod(3.3 * t, 2 * np.pi) / np.pi) ** 4 / 2 + change
y = 2 * (x ** 2 - x) ** 2 * np.sin(p)
r = u * (x * np.sin(p) + y * np.cos(p)) * 1.5
h = u * (x * np.cos(p) - y * np.sin(p))
c= plt.get_cmap('magma')
surf = ax.plot_surface(r * np.cos(t), r * np.sin(t), h, rstride=1, cstride=1,
cmap= c, linewidth=0, antialiased=True)
plt.show()


import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import cm
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
fig = plt.figure()
ax = fig.gca(projection='3d')
[x, t] = np.meshgrid(np.array(range(25)) / 24.0, np.arange(0, 575.5, 0.5) / 575 * 17 * np.pi - 2 * np.pi)
p = (np.pi / 2) * np.exp(-t / (8 * np.pi))
u = 1 - (1 - np.mod(3.6 * t, 2 * np.pi) / np.pi) ** 4 / 2
y = 2 * (x ** 2 - x) ** 2 * np.sin(p)
r = u * (x * np.sin(p) + y * np.cos(p))
h = u * (x * np.cos(p) - y * np.sin(p))
c= cm.gist_rainbow_r
surf = ax.plot_surface(r * np.cos(t), r * np.sin(t), h, rstride=1, cstride=1,
cmap= c, linewidth=0, antialiased=True)
plt.show()

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import cm
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
fig = plt.figure()
ax = fig.gca(projection='3d')
[x, t] = np.meshgrid(np.array(range(25)) / 24.0, np.arange(0, 575.5, 0.5) / 575 * 17 * np.pi - 2 * np.pi)
p = (np.pi / 2) * np.exp(-t / (8 * np.pi))
u = 1 - (1 - np.mod(3.6 * t, 2 * np.pi) / np.pi) ** 4 / 2
y = 2 * (x ** 2 - x) ** 2 * np.sin(p)
r = u * (x * np.sin(p) + y * np.cos(p))
h = u * (x * np.cos(p) - y * np.sin(p))
c= cm.get_cmap('spring_r')
surf = ax.plot_surface(r * np.cos(t), r * np.sin(t), h, rstride=1, cstride=1,
cmap= c, linewidth=0, antialiased=True)
plt.show()

# 省略了头文件,可以在之前的博客里看到
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
fig = plt.figure()
ax = fig.gca(projection='3d')
# 将相位向后移动了6*pi
[x, t] = np.meshgrid(np.array(range(25)) / 24.0, np.arange(0, 575.5, 0.5) / 575 * 20 * np.pi + 4*np.pi)
p = (np.pi / 2) * np.exp(-t / (8 * np.pi))
# 添加边缘扰动
change = np.sin(15*t)/150
# 将t的参数减少,使花瓣的角度变大
u = 1 - (1 - np.mod(3.3 * t, 2 * np.pi) / np.pi) ** 4 / 2 + change
y = 2 * (x ** 2 - x) ** 2 * np.sin(p)
r = u * (x * np.sin(p) + y * np.cos(p))
h = u * (x * np.cos(p) - y * np.sin(p))
c= plt.get_cmap('Reds')
surf = ax.plot_surface(r * np.cos(t), r * np.sin(t), h, rstride=1, cstride=1,
cmap= c, linewidth=0, antialiased=True)
plt.show()

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
fig = plt.figure()
ax = fig.gca(projection='3d')
[x, t] = np.meshgrid(np.array(range(25)) / 24.0, np.arange(0, 575.5, 0.5) / 575 * 6 * np.pi - 4*np.pi)
p = (np.pi / 2) * np.exp(-t / (8 * np.pi))
change = np.sin(10*t)/20
u = 1 - (1 - np.mod(5.2 * t, 2 * np.pi) / np.pi) ** 4 / 2 + change
y = 2 * (x ** 2 - x) ** 2 * np.sin(p)
r = u * (x * np.sin(p) + y * np.cos(p)) * 1.5
h = u * (x * np.cos(p) - y * np.sin(p))
c= plt.get_cmap('spring_r')
surf = ax.plot_surface(r * np.cos(t), r * np.sin(t), h, rstride=1, cstride=1,
cmap= c, linewidth=0, antialiased=True)
plt.show()
免责声明:本站发布的内容(图片、视频和文字)以原创、转载和分享为主,文章观点不代表本网站立场,如果涉及侵权请联系站长邮箱:mmqy2019@163.com进行举报,并提供相关证据,查实之后,将立刻删除涉嫌侵权内容。
猜你喜欢
Standalone模式是Spark自带的一种集群模式,不同于前面本地模式启动多个进程来模拟集群的环境,Standalone模式是真实地在多个机器之间搭建Spark集群的环境,完全可以利用该模式搭建多机器集群,用于实际的大数据处理。
本文主要介绍了opencv+tesseract实现验证码识别的示例,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
Python内置函数-setattr()函数。setattr() 函数用于设置属性值,该属性不存在的话就新建该属性并赋值。
本文主要介绍了python iloc和loc切片的实现,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
这篇文章主要为大家介绍了Python中的字符串格式化,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下,希望能够给你带来帮助
成为群英会员,开启智能安全云计算之旅
立即注册关注或联系群英网络
7x24小时售前:400-678-4567
7x24小时售后:0668-2555666
24小时QQ客服
群英微信公众号
CNNIC域名投诉举报处理平台
服务电话:010-58813000
服务邮箱:service@cnnic.cn
投诉与建议:0668-2555555
Copyright © QY Network Company Ltd. All Rights Reserved. 2003-2020 群英 版权所有
增值电信经营许可证 : B1.B2-20140078 ICP核准(ICP备案)粤ICP备09006778号 域名注册商资质 粤 D3.1-20240008