迭代法动态生成谢尔宾斯基三角形
定义初始点和随机点
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
colors = ['r','g','b']
x0 = (0,0)
x1 = (10, 0)
x2 = (5, np.sqrt(75))
z = (3,4)
开始迭代
%matplotlib inline
# 绘制初始地图
fig = plt.figure()
# 1*1网格,第一子图
ax1 = fig.add_subplot(111)
ax1.set_title('triangle')
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('Y')
# 打开交互模式
plt.ion()
plt.scatter(x0[0], x0[1], c=colors[0], marker='o')
plt.scatter(x1[0], x1[1], c=colors[1], marker='o')
plt.scatter(x2[0], x2[1], c=colors[2], marker='o')
points = [x0, x1, x2]
import numpy as np
from IPython import display
for i in range(600):index = np.random.choice(3)z = ((z[0]+points[index][0])/2, (z[1]+points[index][1])/2)display.clear_output(wait=True)points.append(z)colors.append(colors[index])for point, color in zip(points, colors):plt.scatter(point[0], point[1], c=color, marker='o')plt.pause(0.00000001)
plt.draw()
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