在Python中使用NumPy制作计算带有外积的曼德布罗特集的网格

yizhihongxing

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:

example_01

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:

example_02

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。

本站文章如无特殊说明,均为本站原创,如若转载,请注明出处:在Python中使用NumPy制作计算带有外积的曼德布罗特集的网格 - Python技术站

(0)
上一篇 2023年3月25日
下一篇 2023年3月25日

相关文章

  • 使用遗传算法求二元函数的最小值

    使用遗传算法求解二元函数$ f(x,y) $的极小值问题通常可以按照以下步骤进行: 1. 确定优化目标 遗传算法的优化过程需要一个适应度函数来评估每个个体的优劣程度。对于二元函数的极小值问题,通常可以将优化目标定义为: $$\min f(x, y)$$ 2. 确定编码方式 在遗传算法中,个体一般采用二进制编码方式。对于二元函数的极小值问题,可以采用以下方式进…

    python 2023年6月3日
    00
  • python实现复制大量文件功能

    下面是我给您准备的“Python 实现复制大量文件功能”的完整攻略。 1. 确定需求 在实现复制大量文件功能之前,需要先明确需求,明确要复制哪些文件,将复制的文件复制到哪个路径,是否需要保留原文件的创建时间和修改时间等。这些需求可以根据具体项目情况进行调整。 2. 导入模块 Python 中复制文件需要使用 shutil 模块。因此,需要先导入 shutil…

    python 2023年6月5日
    00
  • Python实现遗传算法(虚拟机中运行)

    Python实现遗传算法的完整攻略 遗传算法是一种常用的优化算法,它模拟自然选择和遗传机制,通过不断迭代优化问题的。遗传算法通常用于解决复的优化问题,例如组合优化、函数优化和机器学习。 在本文中,我们将介绍如何使用Python实现遗传算法。我们将分为以下几个步骤: 导入必要的库 定义问题 初始化种群 实现遗传算法 实现选择、交叉和变异操作 步1:导入必要的库…

    python 2023年5月14日
    00
  • Python中类的初始化特殊方法

    下面是关于Python中类的初始化特殊方法的详细讲解。 什么是类的初始化特殊方法? 在Python中,类(Class)是描述对象(Object)的一种方式,而对象则是类的实例化。当一个类被实例化成对象时,会涉及到一些与对象相关的操作,例如给对象指定属性默认值、进行对象的序列化和反序列化等。类的初始化特殊方法就是在对象被实例化的时候调用的一些特殊方法,用于完成…

    python 2023年5月19日
    00
  • python使用win32com在百度空间插入html元素示例

    使用win32com库可以在Python中操作Windows应用程序,包括Microsoft Office应用程序。以下是在百度空间中插入HTML元素的示例: 打开百度空间 首先,需要使用win32com库打开百度空间。以下是一个打开百度空间的示例: import win32com.client # 创建InternetExplorer对象 ie = win…

    python 2023年5月14日
    00
  • python实现搜索文本文件内容脚本

    以下是Python实现搜索文本文件内容脚本的完整攻略: 步骤1:打开文件 首先,需要使用Python内置的open()函数打开要搜索的文本文件。open()函数接受两个参数:文件名和打开模式。打开模式可以是“r”(只读模式)或“w”(写入模式)等。 file = open(‘filename.txt’, ‘r’) 步骤2:读取文件内容 在打开文件后,可以使用…

    python 2023年5月14日
    00
  • 解决Python报错:ValueError:operands could not be broadcast together with shapes

    出现Python报错 “ValueError: operands could not be broadcast together with shapes” 的原因是在进行数组操作时,数组的形状(shape)不符合要求。具体来说,这个错误通常与两个问题有关: 1.操作的两个数组的形状不兼容。例如,如果您尝试将两个形状不同的数组相加或相减,则会发生这种情况。 2…

    python 2023年5月13日
    00
  • python 通过可变参数计算n个数的乘积方法

    当传入的参数数量不确定时,可使用可变参数,例如计算 n 个数的乘积。在 Python 中,使用可变参数可以通过在形参前加 * 来实现,例如 *args 表示任意多个无名参数。 以下是计算 n 个数的乘积的 Python 函数代码: def product(*args): """ 计算 n 个数的乘积 :param args: 任…

    python 2023年6月5日
    00
合作推广
合作推广
分享本页
返回顶部