numpy、matplotlib を使用して曲線の効果を表示する

パラメータを設計するときは、曲線の効果を確認する必要があります.この時点で、オンラインのグラフ作成Webサイトを使用して、関数グラフを生成できます.

別の簡単な解決策は、python の matplotlib ツールを使用して目標をすばやく達成することです。

python インストール matplotlib ライブラリ

python -m pip install -U matplotlib

例：

x が 0 から 10 のとき、y の曲線を見たい

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x=np.arange(0,10,0.1)
plt.plot(x,np.exp2(x))
plt.show()

曲線効果

 x が徐々に増加するにつれて、y 値の傾きが急峻になることがわかります。これは、グラフィックス レンダリングでのハイト フォグの計算に適しています。

例：

x の範囲が 0 から 1 の場合、さまざまなパラメーター n に対応する y の変化を確認したい場合は、次のことができます。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x=np.arange(0,1,0.02)
for i in range(1,100,5):
	plt.plot(x,np.power(x,i))
plt.show()

曲線効果

n が無限大に近づくと画像が直角に近づき、この式がエッジのシャープ化に適していることが直感的にわかります。

例：

z 値が 0 ～ 10 の場合の 3 次元画像

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits import mplot3d
fig=plt.figure()
ax=fig.add_subplot(projection='3d')
z=np.arange(0,10,0.01)
x=z*np.sin(10*z)
y=z*np.cos(10*z)
ax.plot3D(x,y,z)
plt.show()

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