下面是在Python中使用NumPy制作计算带有外积的曼德布罗特集的网格的完整攻略。
准备工作
在开始制作计算带有外积的曼德布罗特集的网格之前,我们需要准备一些工作。
首先,需要安装NumPy库。可以通过以下命令在命令行终端中安装:
pip install numpy
其次,需要引入NumPy库和matplotlib库。可以使用以下代码:
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
制作网格
为了制作计算带有外积的曼德布罗特集的网格,我们需要用NumPy库中的meshgrid函数来生成一个平面网格。这个网格将作为计算曼德布罗特集的基础。
下面给出一个示例,在平面内生成一个大小为3x3的矩形网格:
x = np.linspace(-1, 1, 3)
y = np.linspace(-1, 1, 3)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
print(X)
print(Y)
输出结果为:
[[-1. 0. 1.]
[-1. 0. 1.]
[-1. 0. 1.]]
[[-1. -1. -1.]
[ 0. 0. 0.]
[ 1. 1. 1.]]
从结果中我们可以看到,生成的网格由两个矩阵X和Y组成,一共有9个点,可以很方便地将其用于计算曼德布罗特集。
计算曼德布罗特集
为了计算曼德布罗特集,我们需要在网格上迭代执行一定的计算,来判断每个点是否属于曼德布罗特集。这里我们以一个简单的示例来说明。
假设我们要计算函数 $f(z)=z^2+c$ 中参数$c$为0的曼德布罗特集。根据定义,如果对于一个复数点$z_0$,它的迭代序列$z_{n+1}=f(z_n)$的绝对值超过了某个阈值,那么它就不属于曼德布罗特集。我们可以用以下代码实现这个计算过程:
x = np.linspace(-2, 2, 401)
y = np.linspace(-2, 2, 401)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
c = 0
z = X + Y * 1j
for i in range(100):
z = z ** 2 + c
divergence = np.abs(z) > 2
z[divergence] = 2
plt.imshow(np.log2(i + 1 - np.log2(np.abs(z))) / 5.0,
cmap=plt.cm.gray_r, extent=[-2, 2, -2, 2])
这段代码先生成了一个大小为401x401的网格,然后将参数$c$设置为0。接着对每个点进行一定次数的迭代计算,判断迭代序列是否超过了阈值2。如果超过了,则将其固定在2的位置(这个固定过程有助于减少图像失真和锯齿的出现)。
最后,我们用imshow函数将计算结果绘制成图像。输出结果如下图所示:
延伸示例
接下来我们给出一个更进一步的示例,展示在平面上制作更细致的曼德布罗特集网格的方法。
假设我们要计算函数 $f(z)=z^2+c$ 中参数$c$为$-0.7+0.27015i$的曼德布罗特集。我们可以用以下代码实现这个计算过程:
xmin, xmax, ymin, ymax = -2, 2, -2, 2
xx, yy = np.meshgrid(np.linspace(xmin, xmax, 3000),
np.linspace(ymin, ymax, 3000))
c = -0.7 + 0.27015j
z0 = xx + yy * 1j
mask = np.ones(z0.shape, dtype=bool)
for i in range(1000):
if not mask.any():
break
z0[mask] = z0[mask]**2 + c
mask = (np.abs(z0) < 2)
plt.imshow(mask, extent=[xmin, xmax, ymin, ymax])
这段代码首先设置了网格的范围,并生成了一个大小为3000x3000的网格。然后将参数$c$设置为$-0.7+0.27015i$,并生成初始的复数向量矩阵$z_0$。接着进行迭代计算,判断迭代序列是否超过了阈值2。如果未超过,则将其对应的位置全部赋值为True。最后,我们用imshow函数将计算结果绘制成黑白图像。输出结果如下图所示:
通过这个示例,我们可以看到,在平面上制作更细致的曼德布罗特集网格,需要将网格的大小适当调整,并选取合适的迭代次数和阈值,才能得到更好的效果。
以上就是在Python中使用NumPy制作计算带有外积的曼德布罗特集的网格的完整攻略,希望可以帮助你完成相关的操作。
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