一场大雪,覆盖了华北、华东。天地连成一片,城市银装素裹,处处诗情画意、人人兴高采烈。朋友圈被雪景图和调侃路滑摔跤的段子刷屏,气氛比过年还要热烈几分。我也来凑个热闹,用python为2020年的第一场雪锦上添花。
绘制雪花图案,网上有很多文章介绍,但几乎都是用 Python 的内置模块 turtle 绘制的,这个模块适合用来引导孩子学习编程,很难真正用在项目开发上。也有用 pygame 实现的,不过 pygame 追求的是动画效果,雪花图案是随机生成的圆,效果很一般。
用 matplotlib 绘制雪花,重点是生成科赫曲线(Koch Curve)。科赫曲线是一种分形,其形态似雪花,又称科赫雪花、雪花曲线。给定线段pq,k阶科赫曲线可以由以下步骤生成:
- 找出三等分点u、v
- 以线段uv为底,向外(或内外)画等边三角形uwv
- 将线段uv移除
- 对pq之间的每一段重复上述操作k-1次
科赫雪花是以等边三角形三边生成的科赫曲线组成的。基于上述分析,我们可以很容易地写出科赫雪花的生成函数:给定一个等边三角形,和科赫曲线阶数k,返回科赫雪花图案中的所有点。
import numpy as np plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['FangSong'] # 指定默认字体 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False #解决中文显示为方块的问题 def rotate(p, d): """返回点p绕原点逆时针旋转d度的坐标""" 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): """将线段pq生成科赫曲线,返回uvw三个点""" p, q = np.array(p), np.array(q) u = p + (q-p)/3 # 三等分点u的坐标 v = q - (q-p)/3 # 三等分点V的坐标 w = rotate(v-u, 60) + u # 线段uv绕u点逆时针旋转60°得到点w的坐标 return u.tolist(), v.tolist(), w.tolist() def snow(triangle, k): """给定三角形,生成封闭的科赫雪花""" 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
有了雪花图案的数据,接下来使用 matplotlib 绘图就非常轻松了:
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def plot_snow(snow_list): """绘制雪花""" 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)
来看看我们的雪花效果。从小到大,3片雪花分别对应的是3阶、4阶、5阶的科赫雪花。
更进一步,我们还可以把雪花画在背景图上,配合大小浓淡的变化,画出另一种韵味的雪景图。
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from PIL import Image def draw_scenery(): """绘制雪景图""" im = Image.open('brage.png') bg = np.array(im) plt.imshow(bg) # 绘制背景图 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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