科赫曲线是一种分形,其形态非常像雪花,因此又被称作科赫雪花.雪花曲线. 下面是用python的turtle包让我们来实时画一个 import turtledef koch(t,n): #定义一个函数 科赫曲线,完成绘画功能 if n < 5 : t.fd(n) return m = n/3 koch(t,m) t.lt(60) koch(t,m) t.rt(120) koch(t,m) t.lt(60) koch(t,m) def snowflake(t, n): # 画一朵雪花,每一边都是一个

#KochDrawV1.pyimport turtledef koch(size,n): if n == 0: turtle.fd(size) else: for angle in [0,60,-120,60]: turtle.left(angle) koch(size/3,n-1) def main(): turtle.setup(800,400) turtle.penup() turtle.goto(-300,-50) turtle.pendown() turtle.pensize(2) k

本章绘图要点: turtle模块:python标准库自带的一个模块,可用来绘制二维图形.该模块封装了底层的数据处理逻辑,向外提供了更符合手工绘图习惯的接口函数,适用于绘制对质量.精度要求不高的图形. 递归:当所绘制的图形需要多次嵌套重复计算时,可采用递归策略降低程序的复杂性,减少程序的代码量. 海岸线 独上高原,眺望沧海,海洋与陆地之间,蜿蜒而行的海岸线有多长呢?这个问题似乎很简单.按照传统的几何和数学观点,有形状的东西应该都可以被测量.例如,我们可以通过尺子来测量方桌的长和宽,从而获得它的周长

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.瑞典人科赫于1904年提出了著名的“雪花”曲线,这种曲线的作法是,从一个正三角形开始,把每条边分成三等份,然后以各边的中间长度为底边.分别向外作正三角形,再把“底边”线段抹掉,这样就得到一个六角形,它共有12条边.再把每条边三等份,以各中间部分的长度为底边,向外作正三角形后,抹掉底边线段.反复进行这一过程,就会得到一个“雪花”样子的曲线.这曲线叫做科赫曲线或雪花曲线. 给定线段AB,科赫曲线可以由以下步骤生成:      (1)将线段分成

import turtle as t def kehe(size,n): #递归函数 if n==0: t.fd(size) #阶数为0时,为一直线 else: for i in [0,60,-120,60]: t.left(i) kehe(size/3,n-1) def main(): t.screensize(600,600,"black") #调整画布大小,设置背景色为黑色 #t.setup(600,600,0,0) t.penup() t.goto(-100,100) t.pe

pyinstaller 简单使用 (cmd命令行) pyinstaller -F <文件名.py> Pyinstaller库常用参数 参数 描述 -h 查看帮助 --clean 清理打包过程中的临时文件 -D,--onedir 默认值,生成dist文件夹 -F,--onefile 在dist文件夹中只生成独立打包文件 -i <图标文件名.ico> 指定打包程序使用的图标(icon)文件 1.CD到目录下 或者直接在目录地址栏cmd 2. 输入打包命令 3. 打包完成后多出来的文件夹

#KochDraw.py import turtle //海龟绘图 def koch(size, n): if n == 0: turtle.fd(size) else: for angle in [0, 60, -120, 60]: turtle.left(angle) koch(size/3, n-1) def main(): turtle.setup(600, 600) turtle.penup() turtle.goto(-200, 100) turtle.pendown() turtl

Koch曲线是一种分形,完整的Koch曲线像雪花,维基百科上记录Koch曲线最早出现在海里格·冯·科赫的论文<关于一条连续而无切线,可由初等几何构作的曲线>中,它的定义如下,给定线段AB,科赫曲线可以由以下步骤生成: 将线段分成三等份(AC,CD,DB) 以CD为底,向外(内外随意)画一个等边三角形DMC 将线段CD移去 分别对AC,CM,MD,DB重复1~3 完整的Koch雪花是由一个等边三角形分别按照以上步骤得到的分形曲线. 一些关于Koch曲线的介绍: http://en.wikiped

之前一直做的是应用类,这次抽时间,参考网上资料实践了下SurfaceView.目标是在页面上画一个科赫曲线的分形图. 代码如下: package com.example.fredric.demo02; import android.content.Context; import android.graphics.Canvas; import android.graphics.Color; import android.graphics.Paint; import android.graphics

部分与整体以某种形式相似的形,称为分形. 首先我们举个例子:        我们可以看到西兰花一小簇是整个花簇的一个分支,而在不同尺度下它们具有自相似的外形.换句话说,较小的分支通过放大适当的比例后可以得到一个与整体几乎完全一致的花簇.因此我们可以说西兰花簇是一个分形的实例. 分形一般有以下特质: 在任意小的尺度上都能有精细的结构: 太不规则,以至难以用传统欧氏几何的语言描述: (至少是大略或任意地)自相似豪斯多夫维数会大於拓扑维数: 有著简单的递归定义. (i)分形集都具有任意小尺度下的比例细

kmp算法又称“看毛片”算法,是一个效率非常高的字符串匹配算法.不过由于其难以理解,所以在很长的一段时间内一直没有搞懂.虽然网上有很多资料,但是鲜见好的博客能简单明了地将其讲清楚.在此,综合网上比较好的几个博客(参见最后),尽自己的努力争取将kmp算法思想和实现讲清楚. kmp算法完成的任务是:给定两个字符串O和f,长度分别为n和m,判断f是否在O中出现,如果出现则返回出现的位置.常规方法是遍历a的每一个位置,然后从该位置开始和b进行匹配,但是这种方法的复杂度是O(nm).kmp算法通过一个O(

...................................................................................................................................................................................... 函数的代码和复用 ..........................................................

https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/p5.js/0.5.7/p5.js http://www.box2d.org http://www.jbox2d.org http://github.com/shiffman/PBox2D 第0章 引言 (已看) 第1章 向量 (已看) 第2章 力 (已看) 第3章 震荡  (已看) 第4章 粒子系统 (已看) 第5章 物理函数库 (已看) 第6章 自治智能体 (已看) 第7章 细胞自动机 (已看) 第8章 分形 (已

链接: 这10个Python项目很有趣! Python 绘制分形图(曼德勃罗集.分形树叶.科赫曲线.分形龙.谢尔宾斯基三角等)附代码 使用Python生成树形图案 神奇的代码:用 Python 生成分形图片 python使用递归实现一个分形图形 使用python语言表达分形与递归 关于sys: Python标准库之Sys模块使用详解 python之sys.stdout.sys.stdin python学习笔记27(python中sys模块的使用) 关于crf模型: crf训练模型 系统学习机器学

      太阳花 1 # coding=utf-8 2 import turtle 3 import time 4   5 # 同时设置pencolor="red", fillcolor="yellow" 6 turtle.color("red", "yellow") 7   8 # 开始填充 9 turtle.begin_fill() 10 for _ in range(50):        # 循环50次, 从0到49

lambda sum = lambda x,y : x + y print(sum(3,3),type(sum)) 默认参数 def prints(str,times = 2) : print(str*times) prints("Tree",3) 变长参数 def sums(*a): res = 0 for i in a: res += i return res print(sums(1,2,3,4,5)) return def swap(a,b): return b,a print

分布式服务网关(Web Api) kmp算法又称“看毛片”算法,是一个效率非常高的字符串匹配算法.不过由于其难以理解,所以在很长的一段时间内一直没有搞懂.虽然网上有很多资料,但是鲜见好的博客能简单明了地将其讲清楚.在此,综合网上比较好的几个博客(参见最后),尽自己的努力争取将kmp算法思想和实现讲清楚. kmp算法完成的任务是:给定两个字符串O和f,长度分别为n和m,判断f是否在O中出现,如果出现则返回出现的位置.常规方法是遍历a的每一个位置,然后从该位置开始和b进行匹配,但是这种方法的复杂度是

[toc] 一.数据类型 1.1基本数据类型 1.1.1数字类型 1.整数类型 十进制:1010,-219 二进制:以0b或0B开头:0b010,-0B101 八进制,以0o或0O开头:0o123,-0O234 十六进制,以0x或0X开头:0x9a,-0X89 2.浮点数类型 运算存在不确定尾数,但不是bug round(x,d):对x四舍五入,d是小数截取位数(浮点数间运算.比较可用该函数辅助) 可采用科学计数法表示 使用字母e或E作为幂的符号,以10为基数,格式:<a>e<b>

1.(单选)下面语句的输出结果是: ls = [] def func(a, b): ls.append(b) return a*b s = func("hi", 2) print(s, ls) (本题分数:3)A) hi []B) hi [2]C) hihi []D) hihi [2]您的答案:D  正确率:100%2.(单选)以下哪个函数的定义是错误的?(本题分数:3)A) def vfunc( ):B) def vfunc(a=1,b):C) def vfunc(a,b):D) d

============================================matplotlib 绘图基础============================================绘图: matplotlib核心剖析http://www.cnblogs.com/vamei/archive/2013/01/30/2879700.html Python图表绘制:matplotlib绘图库入门http://www.cnblogs.com/wei-li/archive/2012