Python绘制3D立体花朵示例详解
更新时间：2021年12月01日 10:36:01 作者：肥学
情人节送玫瑰花千篇一律？本文将为大家介绍利用Python绘制多种3D立体花朵的示例代码，让女友感受一下程序员的浪漫！快来跟随小编一起学习一下吧
动态展示
这是一个动态图哦
导读
兄弟们可以收藏一下哦！情人节可以送出去，肥学找了几朵python写的花给封装好送给大家。不是多炫酷但是有足够的用心哦。别忘了点赞呀我也就不细说了，来吧展示！
源码和详解
荷花
def lotus():
fig = plt.figure(figsize=(10,7),facecolor='black',clear=True)
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))
surf = ax.plot_surface(r*np.cos(t), r*np.sin(t), u*(x*np.cos(p)-y*np.sin(p)), rstride=1, cstride=1, cmap=cm.gist_rainbow_r,
linewidth=0, antialiased=True)
效果图
玫瑰花
def rose_flower():
fig = plt.figure(figsize=(10,7),facecolor='black',clear=True)
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= cm.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)
效果图
桃花
def peach_blossom():
fig = plt.figure(figsize=(10,7),facecolor='black',clear=True)
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= 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)
效果图
月季
def monthly_rose():
fig = plt.figure(figsize=(10,7),facecolor='black',clear=True)
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 = cm.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)
效果图
到此这篇关于Python绘制3D立体花朵示例详解的文章就介绍到这了,更多相关Python 绘制3D立体花朵内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！
相关文章
这篇文章主要介绍了详解Django框架中的视图级缓存,Django是最具人气的Python web开发框架,需要的朋友可以参考下2015-07-07
这篇文章主要为大家详细介绍了Pandas时序数据，文中示例代码介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下，希望能够给你带来帮助2022-03-03
NumPy（Numerical Python）是Python的一种开源的数值计算扩展。这种工具可用来存储和处理大型矩阵，比Python自身的嵌套列表结构要高效的多。本文主要介绍用NumPy实现计算矩阵的均值和标准差，感兴趣的小伙伴可以了解一下2021-11-11
这篇文章主要介绍了Python找出9个连续的空闲端口的方法，感兴趣的小伙伴们可以参考一下2016-02-02
这篇文章主要介绍了简单了解python类概念，具有一定借鉴价值,需要的朋友可以参考下，希望能够给你带来帮助2021-09-09
python的numpy库提供矩阵运算的功能,因此我们在需要矩阵运算的时候,需要导入numpy的包,下面这篇文章主要给大家介绍了关于python矩阵的基本运算及各种操作的相关资料,需要的朋友可以参考下2022-11-11
这篇文章主要为大家详细介绍了5款非常棒的Python工具，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下2018-01-01
还记得那些年一起网吧开黑通宵的日子吗？《英雄联盟》绝对是大学时期的风靡游戏，即使毕业多年的大学同学相聚，难免不怀念一番当时一起玩《英雄联盟》的日子。今天就给大家分享一下英雄及皮肤图片的爬虫。2021-05-05
这篇文章主要介绍了Linux环境下MySQL-python安装过程分享,本文使用的编译方式安装,需要的朋友可以参考下2015-02-02
这篇文章主要为大家详细介绍了python计算日期之间的放假日期，实现自动查询节日，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下2018-06-06
最新评论