用python给女朋友表白_python绘制太阳花

用python给女朋友表白_python绘制太阳花python表白玫瑰花绘制——情人节表白搬运不易,路过的各位大佬请点个赞————————————————版权声明:本文主要参考CSDN博主「sunie」的文章,参考博文链接:https://blog.csdn.net/weixin_43387647/article/details/88973568python表白玫瑰花绘制——情人节表白python表白玫瑰花绘制——情人节表白一、玫瑰花绘制一二、玫瑰花绘制二三、玫瑰花绘制三四、桃花绘制一、玫瑰花绘制一fig=plt.figure()a

大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。如果您正在找激活码,请点击查看最新教程,关注关注公众号 “全栈程序员社区” 获取激活教程,可能之前旧版本教程已经失效.最新Idea2022.1教程亲测有效,一键激活。

Jetbrains全系列IDE使用 1年只要46元 售后保障 童叟无欺

python表白玫瑰花绘制——情人节表白

搬运不易,路过的各位大佬请点个赞

一、玫瑰花绘制—深红色

在这里插入图片描述

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
fig = plt.figure()
ax = fig.gca(projection='3d')
[x, t] = np.meshgrid(np.array(range(25)) / 24.0, np.arange(0, 575.5, 0.5) / 575 * 30 * np.pi - 4*np.pi)
p = (np.pi / 2) * np.exp(-t / (8 * np.pi))
change = np.sin(20*t)/50
u = 1 - (1 - np.mod(3.3 * t, 2 * np.pi) / np.pi) ** 4 / 2 + change
y = 2 * (x ** 2 - x) ** 2 * np.sin(p)
r = u * (x * np.sin(p) + y * np.cos(p)) * 1.5
h = u * (x * np.cos(p) - y * np.sin(p))
c= plt.get_cmap('magma')
surf = ax.plot_surface(r * np.cos(t), r * np.sin(t), h, rstride=1, cstride=1,
                       cmap= c, linewidth=0, antialiased=True)
plt.show()

二、玫瑰花绘制—五颜六色

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import cm
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

fig = plt.figure()
ax = fig.gca(projection='3d')
[x, t] = np.meshgrid(np.array(range(25)) / 24.0, np.arange(0, 575.5, 0.5) / 575 * 17 * np.pi - 2 * np.pi)
p = (np.pi / 2) * np.exp(-t / (8 * np.pi))
u = 1 - (1 - np.mod(3.6 * t, 2 * np.pi) / np.pi) ** 4 / 2
y = 2 * (x ** 2 - x) ** 2 * np.sin(p)
r = u * (x * np.sin(p) + y * np.cos(p))
h = u * (x * np.cos(p) - y * np.sin(p))
c= cm.gist_rainbow_r
surf = ax.plot_surface(r * np.cos(t), r * np.sin(t), h, rstride=1, cstride=1,
                       cmap= c, linewidth=0, antialiased=True)
plt.show()

三、玫瑰花绘制—粉红色

在这里插入图片描述

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import cm
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

fig = plt.figure()
ax = fig.gca(projection='3d')
[x, t] = np.meshgrid(np.array(range(25)) / 24.0, np.arange(0, 575.5, 0.5) / 575 * 17 * np.pi - 2 * np.pi)
p = (np.pi / 2) * np.exp(-t / (8 * np.pi))
u = 1 - (1 - np.mod(3.6 * t, 2 * np.pi) / np.pi) ** 4 / 2
y = 2 * (x ** 2 - x) ** 2 * np.sin(p)
r = u * (x * np.sin(p) + y * np.cos(p))
h = u * (x * np.cos(p) - y * np.sin(p))
c= cm.get_cmap('spring_r')
surf = ax.plot_surface(r * np.cos(t), r * np.sin(t), h, rstride=1, cstride=1,
                       cmap= c, linewidth=0, antialiased=True)
plt.show()

四、玫瑰花绘制—红色

在这里插入图片描述

# 省略了头文件,可以在之前的博客里看到
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
fig = plt.figure()
ax = fig.gca(projection='3d')
# 将相位向后移动了6*pi
[x, t] = np.meshgrid(np.array(range(25)) / 24.0, np.arange(0, 575.5, 0.5) / 575 * 20 * np.pi + 4*np.pi)
p = (np.pi / 2) * np.exp(-t / (8 * np.pi))
# 添加边缘扰动
change = np.sin(15*t)/150
# 将t的参数减少,使花瓣的角度变大
u = 1 - (1 - np.mod(3.3 * t, 2 * np.pi) / np.pi) ** 4 / 2 + change
y = 2 * (x ** 2 - x) ** 2 * np.sin(p)
r = u * (x * np.sin(p) + y * np.cos(p))
h = u * (x * np.cos(p) - y * np.sin(p))
c= plt.get_cmap('Reds')
surf = ax.plot_surface(r * np.cos(t), r * np.sin(t), h, rstride=1, cstride=1,
                       cmap= c, linewidth=0, antialiased=True)
plt.show()

五、桃花绘制

在这里插入图片描述

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
fig = plt.figure()
ax = fig.gca(projection='3d')
[x, t] = np.meshgrid(np.array(range(25)) / 24.0, np.arange(0, 575.5, 0.5) / 575 * 6 * np.pi - 4*np.pi)
p = (np.pi / 2) * np.exp(-t / (8 * np.pi))
change = np.sin(10*t)/20
u = 1 - (1 - np.mod(5.2 * t, 2 * np.pi) / np.pi) ** 4 / 2 + change
y = 2 * (x ** 2 - x) ** 2 * np.sin(p)
r = u * (x * np.sin(p) + y * np.cos(p)) * 1.5
h = u * (x * np.cos(p) - y * np.sin(p))
c= plt.get_cmap('spring_r')
surf = ax.plot_surface(r * np.cos(t), r * np.sin(t), h, rstride=1, cstride=1,
                       cmap= c, linewidth=0, antialiased=True)
plt.show()

————————————————
参考文章 https://blog.csdn.net/weixin_43387647/article/details/88973568

搬运不易,路过的各位大佬请点个赞

添加了import的包,可直接运行

版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容, 请联系我们举报,一经查实,本站将立刻删除。

发布者:全栈程序员-站长,转载请注明出处:https://javaforall.net/183927.html原文链接:https://javaforall.net

(0)
上一篇 2022年8月31日 上午8:16
下一篇 2022年8月31日 上午8:16


相关推荐

  • Google发布开源Java程序 给力CSS

    Google发布开源Java程序 给力CSS

    2021年8月21日
    91
  • AWZ爱伪装详细使用教程

    AWZ爱伪装详细使用教程AWZ 爱伪装详细使用教程一键新机 全息备份 1 打开爱伪装 应用列表 2 在爱伪装 应用列表 中勾选 APP 第一个是一键新机 第二个是全息备份 3 返回首页点击 一键新机 4 一键新机的同时会修改的参数和清理 APP 的数据并把数据保存在 备份记录 中 右滑备份 进入机器参数查看 5 备份的 APP 数

    2026年3月19日
    2
  • 智谱:已全面兼容Claude协议,Claude用户可实现快速迁移

    智谱:已全面兼容Claude协议,Claude用户可实现快速迁移

    2026年3月12日
    3
  • Matlab归一化函数(mapminmax)

    Matlab归一化函数(mapminmax)功能:将矩阵的每一行处理成[-1,1]区间。处理需要归一化的m*n矩阵X,归一化后的矩阵记为Y。主要有5种调用形式1.[Y,PS]=mapminmax(X,YMIN,YMAX)其中,YMIN是我们期望归一化后矩阵Y每行的最小值,YMAX是我们期望归一化后矩阵Y每行的最大值。例1:待处理矩阵X=[456;789]我们期望归一化后每行的最小值为0,最大值为1.程序如下…

    2022年6月29日
    37
  • PDF 补丁丁简介

    PDF 补丁丁简介PDF 补丁丁是一个用于修改 PDF 文件信息的工具 它具有以下功能 修改 PDF 信息 修改文档属性 页码编号 页面链接 页面尺寸 删除自动打开网页等动作 去除复制及打印限制 设置阅读器初始模式 贴心 PDF 书签编辑器 带有阅读界面 具有便于阅读竖排文档的从右到左阅读方式 可批量修改 PDF 书签属性 颜色 样式 目标页码 缩放比例等 在书签中执行查找替换 支持正则表达式及 XPath 匹配 可

    2026年3月19日
    1
  • beta分布的均值和方差_二维均匀分布的期望和方差

    beta分布的均值和方差_二维均匀分布的期望和方差均值为a+b2\frac{a+b}{2}2a+b​,总数n为(b−a)(b-a)(b−a)方差=(x−均值)2n\frac{(x-均值)^2}{n}n(x−均值)2​所以[a,b]均匀分布的方差为:∫ab(x−a+b2)2dx(b−a)\frac{\int_a^b(x-\frac{a+b}{2})^2dx}{(b-a)}(b−a)∫ab​(x−2a+b​…

    2026年1月18日
    5

发表回复

您的邮箱地址不会被公开。 必填项已用 * 标注

关注全栈程序员社区公众号