barnsley fern Implementierung in Python-Skript

Question

Ich schreibe ein Skript Barnsley fern in Python zu reproduzieren, jedoch bekomme ich etwas ruhiger anders:

Hier ist mein Code:

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) 

Und das ist mein Matrix 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

Das sieht wie ein interessantes Problem aus. Wenn Sie Ihren Code mit der Beschreibung unter Wikipedia vergleichen, fehlen Ihnen die Konstanten in der Umwandlung. Ich habe diese unten hinzugefügt.

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)