Einführung
In diesem Lab werden wir lernen, wie man mit Matplotlib in Python ein gefülltes Polygon erstellt. Wir werden das Koch-Flocken als Beispielpolygon verwenden.
Tipps für die VM
Nachdem der VM-Start abgeschlossen ist, klicken Sie in der oberen linken Ecke, um zur Registerkarte Notebook zu wechseln und Jupyter Notebook für die Übung zu nutzen.
Manchmal müssen Sie einige Sekunden warten, bis Jupyter Notebook vollständig geladen ist. Die Validierung von Vorgängen kann aufgrund von Einschränkungen in Jupyter Notebook nicht automatisiert werden.
Wenn Sie bei der Lernphase Probleme haben, können Sie Labby gerne fragen. Geben Sie nach der Sitzung Feedback, und wir werden das Problem für Sie prompt beheben.
Bibliotheken importieren
Bevor wir beginnen, importieren wir die erforderlichen Bibliotheken.
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
Die Koch-Flocken-Funktion definieren
Als nächstes definieren wir eine Funktion, um die Koch-Flocke zu generieren. Die Funktion nimmt zwei Parameter entgegen: die Rekursionsstufe und den Skalenfaktor.
def koch_snowflake(order, scale=10):
"""
Return two lists x, y of point coordinates of the Koch snowflake.
Parameters
----------
order : int
The recursion depth.
scale : float
The extent of the snowflake (edge length of the base triangle).
"""
def _koch_snowflake_complex(order):
if order == 0:
## initial triangle
angles = np.array([0, 120, 240]) + 90
return scale / np.sqrt(3) * np.exp(np.deg2rad(angles) * 1j)
else:
ZR = 0.5 - 0.5j * np.sqrt(3) / 3
p1 = _koch_snowflake_complex(order - 1) ## start points
p2 = np.roll(p1, shift=-1) ## end points
dp = p2 - p1 ## connection vectors
new_points = np.empty(len(p1) * 4, dtype=np.complex128)
new_points[::4] = p1
new_points[1::4] = p1 + dp / 3
new_points[2::4] = p1 + dp * ZR
new_points[3::4] = p1 + dp / 3 * 2
return new_points
points = _koch_snowflake_complex(order)
x, y = points.real, points.imag
return x, y
Ein gefülltes Polygon generieren
Jetzt können wir ein gefülltes Polygon mit der fill()-Funktion generieren. Wir werden die Koch-Flocken-Funktion verwenden, um die Koordinaten für das Polygon zu generieren.
x, y = koch_snowflake(order=5)
plt.figure(figsize=(8, 8))
plt.axis('equal')
plt.fill(x, y)
plt.show()
Das Polygon anpassen
Wir können die Farben und die Linienbreite des Polygons mithilfe von Schlüsselwortargumenten in der fill()-Funktion anpassen.
x, y = koch_snowflake(order=2)
fig, (ax1, ax2, ax3) = plt.subplots(1, 3, figsize=(9, 3),
subplot_kw={'aspect': 'equal'})
ax1.fill(x, y)
ax2.fill(x, y, facecolor='lightsalmon', edgecolor='orangered', linewidth=3)
ax3.fill(x, y, facecolor='none', edgecolor='purple', linewidth=3)
plt.show()
Zusammenfassung
In diesem Lab haben wir gelernt, wie man mit Matplotlib in Python ein gefülltes Polygon erstellt. Wir haben die Koch-Flocke als Beispielpolygon verwendet und gezeigt, wie man das Polygon mit verschiedenen Farben und Linienbreiten anpassen kann.