Python笔下那些神奇的树

简介: Python笔下那些神奇的树

小园新种红樱树,闲绕花行便当游

# coding=gbk
import turtle as T
import random
import time
# 画樱花的躯干(60,t)
def Tree(branch, t):
    time.sleep(0.0005)
    if branch > 3:
        if 8 <= branch <= 12:
            if random.randint(0, 2) == 0:
                t.color('snow')  # 白
            else:
                t.color('lightcoral')  # 淡珊瑚色
            t.pensize(branch / 3)
        elif branch < 8:
            if random.randint(0, 1) == 0:
                t.color('snow')
            else:
                t.color('lightcoral')  # 淡珊瑚色
            t.pensize(branch / 2)
        else:
            t.color('sienna')  # 赭(zhě)色
            t.pensize(branch / 10)  # 6
        t.forward(branch)
        a = 1.5 * random.random()
        t.right(20 * a)
        b = 1.5 * random.random()
        Tree(branch - 10 * b, t)
        t.left(40 * a)
        Tree(branch - 10 * b, t)
        t.right(20 * a)
        t.up()
        t.backward(branch)
        t.down()
# 掉落的花瓣
def Petal(m, t):
    for i in range(m):
        a = 200 - 400 * random.random()
        b = 10 - 20 * random.random()
        t.up()
        t.forward(b)
        t.left(90)
        t.forward(a)
        t.down()
        t.color('lightcoral')  # 淡珊瑚色
        t.circle(1)
        t.up()
        t.backward(a)
        t.right(90)
        t.backward(b)
# 绘图区域
t = T.Turtle()
# 画布大小
w = T.Screen()
# 隐藏画笔
t.hideturtle()  
t.getscreen().tracer(5, 0)
# wheat小麦
w.screensize(bg='white')  
t.left(90)
t.up()
t.backward(150)
t.down()
t.color('sienna')
# 画樱花的躯干
Tree(60, t)
# 掉落的花瓣
Petal(200, t)
w.exitonclick()

江南有丹橘,经冬犹绿林

# coding=gbk
from turtle import *
from random import *
from math import *
class Tree:
    def __init__(self):
        setup(1000, 500)
        bgcolor(1, 1, 1)  # 背景色
        # ht()  # 隐藏turtle
        speed(10)  # 速度 1-10渐进,0 最快
        # tracer(1, 100)    # 设置绘图屏幕刷新频率,参数1设置在正常刷新频次的第参数1次刷新,参数2设置每次刷新的时延
        tracer(0, 0)
        pu()  # 抬笔
        backward(100)
        # 保证笔触箭头方向始终不向下,此处使其左转90度,而不是右转
        left(90)  # 左转90度
        backward(300)  # 后退300
    def tree(self, n, l):
        pd()  # 下笔
        # 阴影效果
        t = cos(radians(heading() + 45)) / 8 + 0.25
        pencolor(t, t, t)
        pensize(n / 1.2)
        forward(l)  # 画树枝
        if n > 0:
            b = random() * 15 + 10  # 右分支偏转角度
            c = random() * 15 + 10  # 左分支偏转角度
            d = l * (random() * 0.25 + 0.7)  # 下一个分支的长度
            # 右转一定角度,画右分支
            right(b)
            self.tree(n - 1, d)
            # 左转一定角度,画左分支
            left(b + c)
            self.tree(n - 1, d)
            # 转回来
            right(c)
        else:
            # 画叶子
            right(90)
            n = cos(radians(heading() - 45)) / 4 + 0.5
            pencolor(n, n * 0.8, n * 0.8)
            fillcolor(n, n * 0.8, n * 0.8)
            begin_fill()
            circle(3)
            left(90)
            end_fill()
            # 添加0.3倍的飘落叶子
            if random() > 0.7:
                pu()
                # 飘落
                t = heading()
                an = -40 + random() * 40
                setheading(an)
                dis = int(800 * random() * 0.5 + 400 * random() * 0.3 + 200 * random() * 0.2)
                forward(dis)
                setheading(t)
                # 画叶子
                pd()
                right(90)
                n = cos(radians(heading() - 45)) / 4 + 0.5
                pencolor(n * 0.5 + 0.5, 0.4 + n * 0.4, 0.4 + n * 0.4)
                fillcolor(n, n * 0.8, n * 0.8)
                begin_fill()
                circle(2)
                left(90)
                end_fill()
                pu()
                # 返回
                t = heading()
                setheading(an)
                backward(dis)
                setheading(t)
            # pass
        pu()
        backward(l)  # 退回
def main():
    tree = Tree()
    tree.tree(12, 100)  # 递归7层
    done()
if __name__ == '__main__':
    main()

落红不是无情物,化作春泥更护花

image.svg

# coding=gbk
from turtle import *
from random import *
# 画树方法
def drawTree(n, l):
    pendown()
    pencolor('#5d3c3c')
    pensize( n / 1.5)
    forward(l)
    if n > 0:
        dr = randint(30, 40)
        dl =  randint(30, 40)
        move = l * (random() * 0.4 + 0.5)
        right(dr)
        drawTree(n - 1, move)
        left(dr + dl)
        drawTree(n - 1, move)
        right(dl)
    else:
        drawPetal(3)
    penup()
    backward(l)
# 花瓣位置生成
def petalPlace(m, x, y):
    penup()
    goto(x, y)
    pendown()
    setheading(0)
    tracer(False)
    for i in range(m):
        if i == 0:
            drawPetal(5)
        else:
            penup()
            goto(x, y)
            a = randint(20, 400)
            b = randint(-50, 50)
            forward(a)
            left(90)
            forward(b)
            right(90)
            pendown()
            drawPetal(5)
# 花朵绘画方法
def drawPetal(n):
    colormode(255)
    r = randint(200, 255)
    g = randint(8, 158)
    b = randint(8, 158)
    begin_fill()
    fillcolor(r, g, b)
    pencolor(r, g, b)
    circle(n)
    end_fill()
# 启动方法
def run():
    setup(1.0, 1.0)
    penup()
    goto(-50, -150)
    left(90)
    pendown()
    hideturtle()
    tracer(False)
    drawTree(13, 150)
    petalPlace(160, -100, -150)
run()
done()

川原秋色静,芦苇晚风鸣

import turtle
import random
stack = []
def createWord(max_it, word, proc_rules, x, y, turn):
    turtle.up()
    turtle.home()
    turtle.goto(x, y)
    turtle.right(turn)
    turtle.down()
    t = 0
    while t < max_it:
        word = rewrite(word, proc_rules)
        drawit(word, 5, 20)
        t = t+1
def rewrite(word, proc_rules):
    wordList = list(word)
    for i in range(len(wordList)):
        curChar = wordList[i]
        if curChar in proc_rules:
            wordList[i] = proc_rules[curChar]
    return "".join(wordList)
def drawit(newWord, d, angle):
    newWordLs = list(newWord)
    for i in range(len(newWordLs)):
        cur_Char = newWordLs[i]
        if cur_Char == 'F':
            turtle.forward(d)
        elif cur_Char == '+':
            turtle.right(angle)
        elif cur_Char == '-':
            turtle.left(angle)
        elif cur_Char == '[':
            state_push()
        elif cur_Char == ']':
            state_pop()
def state_push():
    global stack
    stack.append((turtle.position(), turtle.heading()))
def state_pop():
    global stack
    position, heading = stack.pop()
    turtle.up()
    turtle.goto(position)
    turtle.setheading(heading)
    turtle.down()
def randomStart():
    x = random.randint(-300, 300)
    y = random.randint(-320, -280)
    heading = random.randint(-100, -80)
    return ((x, y), heading)
def main():
    rule_sets = []
    rule_sets.append(((3, 5), 'F', {'F':'F[+F][-F]F'}))
    rule_sets.append(((4, 6), 'B', {'B':'F[-B][+ B]', 'F':'FF'}))
    rule_sets.append(((2, 4), 'F', {'F':'FF+[+F-F-F]-[-F+F+F]'}))
    tree_count = 50
    turtle.tracer(10, 0)
    for x in range(tree_count):
        rand_i = random.randint(0, len(rule_sets) - 1)
        selected_ruleset = rule_sets[rand_i]
        i_range, word, rule = selected_ruleset
        low, high = i_range
        i = random.randint(low, high)
        start_position, start_heading = randomStart()
        start_x, start_y = start_position
        createWord(i, word, rule, start_x, start_y, start_heading)
if __name__ == '__main__': main()

上面代码都可以直接执行,试试吧!

相关文章
|
2月前
|
Python
【Leetcode刷题Python】剑指 Offer 26. 树的子结构
这篇文章提供了解决LeetCode上"剑指Offer 26. 树的子结构"问题的Python代码实现和解析,判断一棵树B是否是另一棵树A的子结构。
40 4
|
21天前
|
存储 大数据 索引
解锁Python隐藏技能:构建高效后缀树Suffix Tree,处理大数据游刃有余!
通过构建高效的后缀树,Python程序在处理大规模字符串数据时能够游刃有余,显著提升性能和效率。无论是学术研究还是工业应用,Suffix Tree都是不可或缺的强大工具。
32 6
|
18天前
|
大数据 UED 开发者
实战演练:利用Python的Trie树优化搜索算法,性能飙升不是梦!
在数据密集型应用中,高效搜索算法至关重要。Trie树(前缀树/字典树)通过优化字符串处理和搜索效率成为理想选择。本文通过Python实战演示Trie树构建与应用,显著提升搜索性能。Trie树利用公共前缀减少查询时间,支持快速插入、删除和搜索。以下为简单示例代码,展示如何构建及使用Trie树进行搜索与前缀匹配,适用于自动补全、拼写检查等场景,助力提升应用性能与用户体验。
36 2
|
22天前
|
存储 算法 数据挖掘
高效文本处理新纪元:Python后缀树Suffix Tree,让数据分析更智能!
在大数据时代,高效处理和分析文本信息成为关键挑战。后缀树作为一种高性能的数据结构,通过压缩存储字符串的所有后缀,实现了高效的字符串搜索、最长公共前缀查询等功能,成为文本处理的强大工具。本文探讨Python中后缀树的应用,展示其在文本搜索、重复内容检测、最长公共子串查找、文本压缩及智能推荐系统的潜力,引领数据分析迈入新纪元。虽然Python标准库未直接提供后缀树,但通过第三方库或自定义实现,可轻松利用其强大功能。掌握后缀树,即掌握开启文本数据宝藏的钥匙。
39 5
|
19天前
|
存储 开发者 Python
从理论到实践:Python中Trie树与Suffix Tree的完美结合,开启编程新篇章!
在编程领域,高效的数据结构对于解决问题至关重要。本文通过一个案例分析,介绍如何在Python中结合使用Trie树(前缀树)和Suffix Tree(后缀树)。案例聚焦于开发具备高效拼写检查和文本相似度检测功能的文本编辑器。首先,通过构建Trie树快速检查单词是否存在;接着,利用Suffix Tree检测文本相似度。尽管Python标准库未直接提供Suffix Tree,但可通过第三方库或自定义实现。本文展示了高级数据结构在实际应用中的强大功能,并强调了理论与实践相结合的重要性。
32 1
|
19天前
|
存储 算法 Python
逆袭之路:掌握Python字典树Trie与后缀树,成为技术圈的耀眼新星!
在编程的征途上,每个人都渴望成为那个能够独当一面、解决复杂问题的技术高手。而掌握高级数据结构,如字典树(Trie)与后缀树(Suffix Tree),无疑是你逆袭路上的重要一步。这些数据结构不仅能够提升你的编码技能,还能让你在解决特定问题时游刃有余,从而在技术圈中脱颖而出,成为那颗耀眼的新星。
27 1
|
20天前
|
存储 算法 搜索推荐
Python进阶必备:字典树Trie与后缀树Suffix Array,效率提升的神器!
在Python编程中,掌握高效的数据结构对于提升程序性能至关重要。本文将深入探讨两种强大的字符串处理数据结构——字典树(Trie)与后缀数组(Suffix Array)。字典树,又称前缀树,适用于自动补全和拼写检查等功能。例如,在文本编辑器中实现自动补全时,字典树能够即时提供单词补全选项。后缀数组则用于存储字符串的所有后缀并按字典序排序,结合最长公共前缀(LCP)数组,可以高效解决许多字符串问题,如查找最长重复子串等。通过实际案例,我们将展示这两种数据结构的强大功能,帮助你在Python编程中更进一步。
33 2
|
23天前
|
存储 算法 索引
从菜鸟到大神:一文带你彻底搞懂Python中的后缀树Suffix Tree奥秘!
在Python编程中,后缀树是一种高效的数据结构,特别适用于处理复杂的字符串问题,如搜索、最长公共前缀查询及最长重复子串查找等。本文通过问答形式介绍后缀树的基本概念、重要性及其实现方法。后缀树能显著提高字符串处理效率,将传统方法的时间复杂度从O(nm)降至接近O(m)。尽管其构建过程较复杂,但通过手动编写代码或使用第三方库,我们可以在Python中实现这一强大工具。后缀树的应用广泛,涵盖字符串搜索、压缩、生物信息学等多个领域,学习它不仅能帮助解决实际问题,更能提升算法思维和数据结构设计能力。
33 1
|
2月前
|
机器学习/深度学习 前端开发 数据挖掘
基于Python Django的房价数据分析平台,包括大屏和后台数据管理,有线性、向量机、梯度提升树、bp神经网络等模型
本文介绍了一个基于Python Django框架开发的房价数据分析平台,该平台集成了多种机器学习模型,包括线性回归、SVM、GBDT和BP神经网络,用于房价预测和市场分析,同时提供了前端大屏展示和后台数据管理功能。
|
2月前
|
Python
【Leetcode刷题Python】538. 把二叉搜索树转换为累加树
LeetCode上538号问题"把二叉搜索树转换为累加树"的Python实现,使用反向中序遍历并记录节点值之和来更新每个节点的新值。
19 3