L-System分形
2017-12-08 00:36
567 查看
L-System(Lindenmayer system)是一种生成分形图案的方法。与迭代函数系统生成分形依靠数字的迭代不同,L-System依赖的是字符的迭代。字符间也有迭代公式,可以将字符换成某个字符串,随着迭代次数的增加,字符串长度越来越大,而字符串中的每一个字符,都代表着一种对线条的操作,如延伸、旋转等。最后将字符串依次执行一遍,便会得到一张分形图案。
字符的含义:
F/f:向前走固定长度
+:正方向旋转固定角度
-:负方向旋转固定角度
[:将当前的位置存入堆栈
]:从堆栈中取出坐标,修改当前位置
S:出世迭代符号
比如,F+F--F+F这个字符串的结果是
图1
如果迭代规则是 F = F+F--F+F,第一次迭代的结果是
图2
图2的生成过程:相当于当向前走的时候(执行F的时候),不是向前画一条线段,而是向前画一个图1。
我们可以用一个字典来定义一个规则中的所有属性,比如迭代公式、初始符号、初始角度、角度增量等。
生成 6 个分形图案的代码如下,有详细的注释:
# L-System(Lindenmayer system)是一种用字符串替代产生分形图形的算法
from math import sin, cos, pi
from matplotlib import pyplot as pl
from matplotlib import collections
class L_System(object):
def __init__(self, rule):
info = rule['S']
for i in range(rule['iter']): # 迭代次数
ninfo = [] # 按顺序存放新一轮迭代之后的字符
for c in info: # info为本轮迭代的输入字符串,遍历它
if c in rule: # 如果一个字符具有迭代公式
ninfo.append(rule[c]) # 根据迭代公式,将此字符换为对应字符串
4000
else:
ninfo.append(c) # 没有迭代公式,保留此字符
info = "".join(ninfo) # 将字符数组连接为字符串
self.rule = rule # 保存参数rule
self.info = info # 迭代过后最终的字符串
def get_lines(self):
# 此函数返回一个数组,每个元素是一个元组,包含两个子元组,一个是起始点,一个是终点,表示一条线段。
d = self.rule['direct'] # 方向初始值
a = self.rule['angle'] # 每次旋转的角度
p = (0.0,0.0) # 起点
l = 1.0 # 运行F时向前走的长度
lines = [] # 存放结果
stack = [] # 栈,用于执行[和]
for c in self.info:
if c in "Ff": # 根据当前角度,向前画一条线段
r = d * pi / 180
t = p[0] + l * cos(r), p[1] + l * sin(r)
lines.append(((p[0],p[1]),(t[0],t[1])))
p = t
elif c == "+": # 旋转角度
d += a
elif c == "-": # 旋转角度
d -= a
elif c == "[": # 将当前的位置记录到栈中
stack.append((p,d))
elif c == "]":
p, d = stack[-1] # 取出栈中顶层数值,相当于坐标p和方向d回退到了之前某次迭代之后的位置。这说明图形在此位置将要分叉。
del stack[-1]
return lines
rules = [ # 定义6个图案的规则
{
"F":"F+F--F+F", "S":"F",
"direct":180,
"angle":60,
"iter":5,
"title":"Koch"
},
{
"X":"X+YF+", "Y":"-FX-Y", "S":"FX",
"direct":0,
"angle":90,
"iter":13,
"title":"Dragon"
},
{
"f":"F-f-F", "F":"f+F+f", "S":"f",
"direct":0,
"angle":60,
"iter":7,
"title":"Triangle"
},
{
"X":"F-[[X]+X]+F[+FX]-X", "F":"FF", "S":"X",
"direct":-45,
"angle":25,
"iter":6,
"title":"Plant"
},
{
"S":"X", "X":"-YF+XFX+FY-", "Y":"+XF-YFY-FX+",
"direct":0,
"angle":90,
"iter":6,
"title":"Hilbert"
},
{
"S":"L--F--L--F", "L":"+R-F-R+", "R":"-L+F+L-",
"direct":0,
"angle":45,
"iter":10,
"title":"Sierpinski"
}
]
def draw(ax, rule, iter=None):
# 此方法输入一个规则,输出一个figure
if iter != None:
rule["iter"] = iter
lines = L_System(rule).get_lines();
lineCollections = collections.LineCollection(lines)
ax.add_collection(lineCollections, autolim=True)
ax.axis("equal")
ax.set_axis_off()
ax.set_xlim(ax.dataLim.xmin, ax.dataLim.xmax)
ax.invert_yaxis()
fig = pl.figure(figsize=(7,4.5))
fig.patch.set_facecolor("w")
for i in range(len(rules)): # 依次按照规则生成图案
ax = fig.add_subplot(231 + i)
draw(ax, rules[i])
fig.subplots_adjust(left=0, right=1, bottom=0, top=1, wspace=0, hspace=0)
pl.show()
字符的含义:
F/f:向前走固定长度
+:正方向旋转固定角度
-:负方向旋转固定角度
[:将当前的位置存入堆栈
]:从堆栈中取出坐标,修改当前位置
S:出世迭代符号
比如,F+F--F+F这个字符串的结果是
图1
如果迭代规则是 F = F+F--F+F,第一次迭代的结果是
图2
图2的生成过程:相当于当向前走的时候(执行F的时候),不是向前画一条线段,而是向前画一个图1。
我们可以用一个字典来定义一个规则中的所有属性,比如迭代公式、初始符号、初始角度、角度增量等。
生成 6 个分形图案的代码如下,有详细的注释:
# L-System(Lindenmayer system)是一种用字符串替代产生分形图形的算法
from math import sin, cos, pi
from matplotlib import pyplot as pl
from matplotlib import collections
class L_System(object):
def __init__(self, rule):
info = rule['S']
for i in range(rule['iter']): # 迭代次数
ninfo = [] # 按顺序存放新一轮迭代之后的字符
for c in info: # info为本轮迭代的输入字符串,遍历它
if c in rule: # 如果一个字符具有迭代公式
ninfo.append(rule[c]) # 根据迭代公式,将此字符换为对应字符串
4000
else:
ninfo.append(c) # 没有迭代公式,保留此字符
info = "".join(ninfo) # 将字符数组连接为字符串
self.rule = rule # 保存参数rule
self.info = info # 迭代过后最终的字符串
def get_lines(self):
# 此函数返回一个数组,每个元素是一个元组,包含两个子元组,一个是起始点,一个是终点,表示一条线段。
d = self.rule['direct'] # 方向初始值
a = self.rule['angle'] # 每次旋转的角度
p = (0.0,0.0) # 起点
l = 1.0 # 运行F时向前走的长度
lines = [] # 存放结果
stack = [] # 栈,用于执行[和]
for c in self.info:
if c in "Ff": # 根据当前角度,向前画一条线段
r = d * pi / 180
t = p[0] + l * cos(r), p[1] + l * sin(r)
lines.append(((p[0],p[1]),(t[0],t[1])))
p = t
elif c == "+": # 旋转角度
d += a
elif c == "-": # 旋转角度
d -= a
elif c == "[": # 将当前的位置记录到栈中
stack.append((p,d))
elif c == "]":
p, d = stack[-1] # 取出栈中顶层数值,相当于坐标p和方向d回退到了之前某次迭代之后的位置。这说明图形在此位置将要分叉。
del stack[-1]
return lines
rules = [ # 定义6个图案的规则
{
"F":"F+F--F+F", "S":"F",
"direct":180,
"angle":60,
"iter":5,
"title":"Koch"
},
{
"X":"X+YF+", "Y":"-FX-Y", "S":"FX",
"direct":0,
"angle":90,
"iter":13,
"title":"Dragon"
},
{
"f":"F-f-F", "F":"f+F+f", "S":"f",
"direct":0,
"angle":60,
"iter":7,
"title":"Triangle"
},
{
"X":"F-[[X]+X]+F[+FX]-X", "F":"FF", "S":"X",
"direct":-45,
"angle":25,
"iter":6,
"title":"Plant"
},
{
"S":"X", "X":"-YF+XFX+FY-", "Y":"+XF-YFY-FX+",
"direct":0,
"angle":90,
"iter":6,
"title":"Hilbert"
},
{
"S":"L--F--L--F", "L":"+R-F-R+", "R":"-L+F+L-",
"direct":0,
"angle":45,
"iter":10,
"title":"Sierpinski"
}
]
def draw(ax, rule, iter=None):
# 此方法输入一个规则,输出一个figure
if iter != None:
rule["iter"] = iter
lines = L_System(rule).get_lines();
lineCollections = collections.LineCollection(lines)
ax.add_collection(lineCollections, autolim=True)
ax.axis("equal")
ax.set_axis_off()
ax.set_xlim(ax.dataLim.xmin, ax.dataLim.xmax)
ax.invert_yaxis()
fig = pl.figure(figsize=(7,4.5))
fig.patch.set_facecolor("w")
for i in range(len(rules)): # 依次按照规则生成图案
ax = fig.add_subplot(231 + i)
draw(ax, rules[i])
fig.subplots_adjust(left=0, right=1, bottom=0, top=1, wspace=0, hspace=0)
pl.show()
相关文章推荐
- Shell 助力开发效率提升
- 十篇笔记走向Python测试开发之路四(字典)
- 十篇python笔记带你走向测试开发之路-第一篇
- Python动态类型的学习---引用的理解
- Python3写爬虫(四)多线程实现数据爬取
- 垃圾邮件过滤器 python简单实现
- 下载并遍历 names.txt 文件,输出长度最长的回文人名。
- install and upgrade scrapy
- Scrapy的架构介绍
- Centos6 编译安装Python
- python nohup linux 后台运行输出
- 使用Python生成Excel格式的图片
- 让Python文件也可以当bat文件运行
- [Python]推算数独
- Python中zip()函数用法举例
- Python中map()函数浅析