バーンズリーシダの実装Pythonスクリプト

Question

で、私はしかし、私は別の静かな何かを取得するには、Pythonでバーンズリーのシダを再現するスクリプトを書いています：ここで

は私のコードです：

def iterate_vec(f, x0, a, steps=100): 
    """x0: initial vector 
     a: parameter to f(x,a)""" 
    n = len(x0) # state dimension 
    x = np.zeros((steps+1, n)) 
    x[0] = x0 
    for k in range(steps): 
     x[k+1] = f(x[k], a) 
    return(x) 
def barnsley(x, A): 
    """Barnley's fern: 
     x: initial point in 2D 
     a: matrices [A_0,...,A_m-1]""" 
    m = A.shape # should be (4, 2, 2), last column for bias 
    fs = [0,1,2,3] 
    i = f = np.random.choice(fs, p=[0.01, 0.85, 0.07, 0.07]) # choose one, in this case m[0] = 4, hence a randint btw 0 and 4 
    y = A[i] @ np.append(x[0],1) #in this case either first or second matrices are multiplied by vector x 
    return(y) 
x = iterate_vec(barnsley, [0,0], A, 10000) 
print(x.shape) 
plt.plot(x[:,0], x[:,1], '.', markersize=0.5) 

そして、これは私ですマトリックスA：

A = np.array([ 
    [[0, 0], 
    [0, 0.16]], 
    [[0.85, 0.04], 
    [-0.04, 0.85]], 
    [[0.2, -0.26], 
    [0.23, 0.22]], 
    [[-0.15, 0.28], 
    [0.26, 0.24]], 
]) 

Answer 1

これは面白い問題のようです。コードとWikipediaの説明を比較すると、変換で定数が欠落しているようです。私は以下のものを追加しました。

def barnsley(x, A): 
"""Barnley's fern: 
    x: initial point in 2D 
    a: matrices [A_0,...,A_m-1]""" 
    m = A.shape # should be (4, 2, 2), last column for bias 
    fs = [0,1,2,3] 
    i = f = np.random.choice(fs, p=[0.01, 0.85, 0.07, 0.07]) 
    y = A[i] @ np.append(x[0], x[1]) 
    if i == 1 or i == 2: 
     y[1] += 1.6 
    elif i == 3: 
     y[1] += 0.44 
    return(y)