用tensorflow实现一个分形图制作

近几天，有网友给我看个小练习，要求用tensorflow计算的方式来实现一个分形图的输出。通过查看网上资料，大多以官方网站的实例为基础，或进行扩展实现分形图的绘制，而且使用的是PIL库。本文以matplotlib来绘制结果图。代码如下，相关功能见注释。

import tensorflow as tf
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt# 获取某每次运行时喂给的数据。
# 由中心点的坐标和边长生成用于得出其四角点坐标的参数
def get_params_iter(square_len=1.0, x=0.0, y=0.0):# 用于从中心点变换四个点的单位矩阵transf = np.array([[-1.0,1.0,1.0,-1.0],[1.0,1.0,-1.0,-1.0]])# 将中心点坐标扩展为4个角点x和y坐标points = np.array([np.full((4,),x), np.full((4,),y)])return square_len, transf, points# 将正方形的四角的四个点坐标数据变换为列表，
# 并在末尾添加首个列表元素（画出完整正方形）
def get_xys(xs,ys):x = list(xs[:])y = list(ys[:])x.append(x[0])y.append(y[0])return x,y
# 迭代次数
times = 5
square_len_num = 1.0xs = None
ys = None# 定义占位数据
square_len = tf.placeholder(tf.float32)
transf = tf.placeholder(tf.float32)
points = tf.placeholder(tf.float32)s, t, p = get_params_iter()# 定义计算图
tr = tf.multiply(transf, square_len)
pts = tf.add(points, tr)with tf.Session() as sess:for i in range(times):# 计算首个正方形对应坐标数据if xs is None:# 喂入数据，执行计算图进行计算res = sess.run(pts, feed_dict={square_len:s, transf:t, points:p})xs, ys = resplt.plot(*get_xys(xs, ys), 'g')else:temp_xs, temp_ys = [], []# 循环求出各顶点对应正方形的顶点坐标for x,y in zip(xs,ys):s, t, p = get_params_iter(square_len_num, x, y)# 喂入数据，计算各正方形顶点坐标res = sess.run(pts, feed_dict={square_len:s, transf:t, points:p})plt.plot(*get_xys(res[0], res[1]), 'g')temp_xs.extend(res[0])temp_ys.extend(res[1])xs = temp_xsys = temp_ys# 边长减半square_len_num /= 2plt.show()

运行结果如下图：

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