Python でマンデルブロ集合を計算して画面へ表示するプログラムを作成します。合わせて作成した画像を JPEG ファイルで保存します。
マンデルブロ集合を Python で描画するプログラムを作成します。
プログラム言語 : | Python, | 3.10.7 |
OS : | Windows11 home, | 22H2 |
全プログラムソースコードを以下に記載します。
私のノートPCで実行時間 約35秒 で描画できました。
["mandelbrot.py"]
''' マンデルブロ集合の画像を作成する Libraries --------- numpy : 数値計算 pip install numpy matplotlib : グラフ描画 pip install matplotlib ''' import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt from matplotlib.colors import Normalize STEP_COUNT = 100 MESH = 1000 REAL_MIN = -2 REAL_MAX = 0.5 IMAG_MIN = -1.2 IMAG_MAX = 1.2 def check_mandelbrot(c): ''' 1ポイントのマンデルブロ演算を行う Parameters ---------- c : complex マンデルブロ演算を行う対象の複素数 Returns ------- n : int マンデルブロ演算を行って発散した計算回数 または STEP_COUNT。 STEP_COUNT を返す場合は発散しなかったことを意味する。 ''' z = complex(0, 0) n = 0 while np.abs(z) <= 2 and n < STEP_COUNT: z = z ** 2 + c n += 1 return n def create_mandelbrot_data(): ''' 概要: マンデルブロー集合を計算する Returns ------- mandelbrot_data : numpy.ndarray<float64>[MESH][MESH] マンデルブロ計算結果を格納した二次元配列 ''' real, imag = np.meshgrid( np.linspace(REAL_MIN, REAL_MAX, MESH), np.linspace(IMAG_MIN, IMAG_MAX, MESH)) length = len(real.ravel()) mandelbrot_data = np.zeros(length) for i in range(length): c = complex(real.ravel()[i], imag.ravel()[i]) n = check_mandelbrot(c) if n < STEP_COUNT: mandelbrot_data[i] = n mandelbrot_data = np.reshape(mandelbrot_data, real.shape) return mandelbrot_data def create_jpg(mandelbrot_data): ''' 概要: マンデルブロー画像を表示、JPEG画像として保存、をする Parameters ---------- mandelbrot_data : numpy.ndarray<float64>[MESH][MESH] マンデルブロ計算結果を格納した二次元配列。 配列内の値は マンデルブロ演算を行って発散した計算回数。 発散しなかった場合の値は 0 を記録。 ''' # imshow で画像が上限反転するので、先にデータを反転させる mandelbrot_data = mandelbrot_data[::-1] # 左右反転させる場合はこんな感じで書く #for i in range(len(mandelbrot_data)): # mandelbrot_data[i] = mandelbrot_data[i][::-1] fig = plt.figure() # サブプロット領域を作成。"111" = "1,1,1"。あまり気にしなくてよい。 # (FYI) https://qiita.com/kenichiro_nishioka/items/8e307e164a4e0a279734 ax = fig.add_subplot(111) # 軸ラベルを追加 ax.set_title('mandelbrot') ax.set_xlabel('real') ax.set_ylabel('imag') # 画像作成 ax.imshow(mandelbrot_data, cmap='jet', norm=Normalize(vmin=0, vmax=STEP_COUNT), extent=[REAL_MIN, REAL_MAX, IMAG_MIN, IMAG_MAX]) # JPEG画像保存 plt.savefig("mandelbrot.jpg") # tight_layout() メソッドはサブプロット間の正しい間隔を自動的に維持します。 # (ここでは1つのグラフのみを表示するので意味はないかもしれません...。参照元の記載がこうなっていたので記載しています。) plt.tight_layout() # 画像を表示 plt.show() # 画像を閉じる plt.close() def main(): ''' このプログラムの main 関数 ''' # mandelbrot_data =create_mandelbrot_data() create_jpg(mandelbrot_data) if __name__ == "__main__": main()
図.プログラム実行時の画面表示
図.保存された JPEG 画像
マンデルブロ集合の計算を JIT(numba) を使って高速化してみます。
こちらページ を参照。
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2024-10-04 | - | 「2. マンデルブロ集合の計算を高速化してみる」を追加 |
2023-08-07 | - | 新規作成 |