Python利用matplotlib万花尺画月饼

简介: 今日正值中秋节,是中国民间的传统节日。中秋节自古便有祭月、赏月、吃月饼、玩花灯、赏桂花、饮桂花酒等民俗,流传至今,经久不息。通过参加阿里天池 [画月饼过云上中秋](https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/531836/introduction) Python编程活动以此纪念

今日正值中秋节,是中国民间的传统节日。中秋节自古便有祭月、赏月、吃月饼、玩花灯、赏桂花、饮桂花酒等民俗,流传至今,经久不息。

通过参加阿里天池 画月饼过云上中秋 Python编程活动以此纪念

完整代码和环境见 Github matplotlib-draw-mooncake , 码字不易,假使该篇文章对您有所帮助,欢迎Star,以资鼓励。

绘制原理

利用数学解析几何中的内旋轮线(hypotrochoid),内旋轮线是追踪附着在围绕半径为 R 的固定的圆内侧滚转的半径为 r 的圆上的一个点得到的转迹线,这个点到内部滚动的圆的中心的距离是d。

繁花曲线规(万花尺,万花规)也是应用之一,大小齿轮的齿数之比,约为最简分数时,其分母就是小齿轮的自转数,分母与分子之和就是图案中的花瓣数。而分子就是小齿轮沿着大齿轮的公转数。所以,只要掌握这个最简分数,就能知道画出来的图案大概是什么形状的。总而言之,选择不同的齿轮与不同的孔,就可画出细腻、动人的各种曲线,例如玫瑰线、内摆线等等。

理论上通过玄学调参可以生成无数种图形可能。 示例如下:

1.png

基本步骤

1、首先我们需要导入画图和数据计算的相关库。

import numpy as np
from numpy import sin, cos
from matplotlib import pyplot as plt
from matplotlib.font_manager import FontProperties

2、为了在图片上显示中文,需要先加载Alibaba-PuHuiTi-Medium字体。

wget http://tianchi-media.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/DSW/Python/miniproject/01_draw_moon_cake/Alibaba-PuHuiTi-Medium.ttf

3、这里是核心方法,根据数学中内旋轮线(hypotrochoid)参数方程,利用lambd函数生成坐标点:

x = lambda d,r,R,theta: (R-r)*np.cos(theta) + d*np.cos(((R-r)/r)*theta)
y = lambda d,r,R,theta: (R-r)*np.sin(theta) - d*np.sin(((R-r)/r)*theta)

4、接下来我们要画摆线,摆线是月饼边缘的花纹,首先添加相关参数,参数说明见注释: 这个参数是核心,理论上通过玄学调参可以生成无数种可能。可以尝试发挥。例如用for循环遍历 生成渐变动画~

# 转数-内圆旋转次数
revs = 30
# 迭代次数, 即沿绘制路径获取的点。
Niter = 9999
thetas = np.linspace(0,revs*2*np.pi,num=Niter)

d = 2  #  距离
r = 11 # 小圆半径
R = 12 # 大圆半径

5、生成摆线花纹, 可通过color和linewidth参数调整颜色和线宽。

plt.plot(x(d, r, R, thetas), y(d, r, R, thetas), color='orange', linewidth = '4')

2.png

6、然后我们再画一个圆,这个圆是月饼的主体部分。

# 画个圆
length = 2.6
theta = np.linspace(0, 2 * np.pi, 100)
x = length * cos(theta)
y = length * sin(theta)
plt.plot(x, y, color='orange', linewidth = '5')
plt.axis('equal')

3.png

7.绘制文字,使用fontproperties参数可以使用上面下载的中文字体,因为代码不多,所以把剩余所有代码都写在这里:

import numpy as np
from numpy import sin, cos
from matplotlib import pyplot as plt
from matplotlib.font_manager import FontProperties

x = lambda d,r,R,theta: (R-r)*np.cos(theta) + d*np.cos(((R-r)/r)*theta)
y = lambda d,r,R,theta: (R-r)*np.sin(theta) - d*np.sin(((R-r)/r)*theta)
# 转数-内圆旋转次数
revs = 30
# 迭代次数, 即沿绘制路径获取的点。
Niter = 9999
thetas = np.linspace(0,revs*2*np.pi,num=Niter)

d = 2  #  距离
r = 11 # 小圆半径
R = 12 # 大圆半径
plt.plot(x(d, r, R, thetas), y(d, r, R, thetas), color='orange', linewidth = '4')
length = 2.6
# 画个圆
theta = np.linspace(0, 2 * np.pi, 100)
x = length * cos(theta)
y = length * sin(theta)
plt.plot(x, y, color='orange', linewidth = '5')
plt.axis('equal')
plt.axis('off') # 隐藏坐标系
font_set = FontProperties(fname=r"Alibaba-PuHuiTi-Medium.ttf", size=12)
plt.text(-1.2, -1, '中秋\n快乐', bbox=dict(boxstyle='circle', fc="w", ec='orange', linewidth=4), fontproperties=font_set, fontsize=40, color='orange') ##ec为线条颜色,color为字体颜色,可以自由替换
plt.text(-3, -4, 'Python画月饼,Spaceack与您千里共禅娟', fontproperties=font_set, fontsize=20, color='#aa4a30')
plt.show()

图形预览

异形月饼: 弦月饼

4.png

魔法月饼

1.png

花环月饼

5.png

太阳月饼

6.png

改良月饼

7.png

向日葵月饼

8.png

丝绒月饼

9.png

目录
相关文章
|
2月前
|
Python
以下是一些常用的图表类型及其Python代码示例,使用Matplotlib和Seaborn库。
以下是一些常用的图表类型及其Python代码示例,使用Matplotlib和Seaborn库。
|
2月前
|
数据可视化 数据挖掘 Linux
震撼发布!Python数据分析师必学,Matplotlib与Seaborn数据可视化实战全攻略!
在数据科学领域,数据可视化是连接数据与洞察的桥梁,能让复杂的关系变得直观。本文通过实战案例,介绍Python数据分析师必备的Matplotlib与Seaborn两大可视化工具。首先,通过Matplotlib绘制基本折线图;接着,使用Seaborn绘制统计分布图;最后,结合两者在同一图表中展示数据分布与趋势,帮助你提升数据可视化技能,更好地讲述数据故事。
49 1
|
4天前
|
移动开发 数据可视化 数据挖掘
利用Python实现数据可视化:以Matplotlib和Seaborn为例
【10月更文挑战第37天】本文旨在引导读者理解并掌握使用Python进行数据可视化的基本方法。通过深入浅出的介绍,我们将探索如何使用两个流行的库——Matplotlib和Seaborn,来创建引人入胜的图表。文章将通过具体示例展示如何从简单的图表开始,逐步过渡到更复杂的可视化技术,帮助初学者构建起强大的数据呈现能力。
|
11天前
|
数据可视化 JavaScript 前端开发
Python中交互式Matplotlib图表
【10月更文挑战第20天】Matplotlib 是 Python 中最常用的绘图库之一,但默认生成的图表是静态的。通过结合 mpld3 库,可以轻松创建交互式图表,提升数据可视化效果。本文介绍了如何使用 mpld3 在 Python 中创建交互式散点图、折线图和直方图,并提供了详细的代码示例和安装方法。通过添加插件,可以实现缩放、平移和鼠标悬停显示数据标签等交互功能。希望本文能帮助读者掌握这一强大工具。
36 5
|
15天前
|
数据采集 数据可视化 数据处理
如何使用Python实现一个交易策略。主要步骤包括:导入所需库(如`pandas`、`numpy`、`matplotlib`)
本文介绍了如何使用Python实现一个交易策略。主要步骤包括:导入所需库(如`pandas`、`numpy`、`matplotlib`),加载历史数据,计算均线和其他技术指标,实现交易逻辑,记录和可视化交易结果。示例代码展示了如何根据均线交叉和价格条件进行开仓、止损和止盈操作。实际应用时需注意数据质量、交易成本和风险管理。
35 5
|
2月前
|
机器学习/深度学习 搜索推荐 数据可视化
Python量化炒股常用的Matplotlib包
Python量化炒股常用的Matplotlib包
|
1月前
|
数据可视化 数据挖掘 API
Python中的数据可视化利器:Matplotlib与Seaborn对比解析
在Python数据科学领域,数据可视化是一个重要环节。它不仅帮助我们理解数据,更能够让我们洞察数据背后的故事。本文将深入探讨两种广泛使用的数据可视化库——Matplotlib与Seaborn,通过对比它们的特点、优劣势以及适用场景,为读者提供一个清晰的选择指南。无论是初学者还是有经验的开发者,都能从中找到有价值的信息,提升自己的数据可视化技能。
78 3
|
2月前
|
存储 数据可视化 数据挖掘
揭秘!Matplotlib与Seaborn联手,如何让Python数据分析结果一目了然,惊艳全场?
在数据驱动时代,高效直观地展示分析结果至关重要。Python中的Matplotlib与Seaborn是两大可视化工具,结合使用可生成美观且具洞察力的图表。本文通过分析某电商平台的商品销量数据集,展示了如何利用这两个库揭示商品类别与月份间的销售关系及价格对销量的影响。首先使用Matplotlib绘制月份销量分布直方图,再借助Seaborn的箱线图进一步探索不同类别和价格区间下的销量稳定性。
63 10
|
28天前
|
数据可视化 定位技术 Python
Python数据可视化--Matplotlib--入门
Python数据可视化--Matplotlib--入门
22 0
|
2月前
|
数据可视化 数据挖掘 开发者
数据可视化新纪元!Python + Matplotlib + Seaborn,让你的数据故事生动起来!
在这个数据可视化的新纪元,让我们充分发挥 Python 的优势,用精彩的图表讲述数据背后的故事,为决策提供有力的支持,为交流带来清晰的视角。
31 4