フォトギャラリー用画像#32

今回はヒルベルト曲線を作図しました。以下のWikipediaの記事で紹介されているL-Systemを使用しています。 ヒルベルト曲線の描画プログラムを少し変更して描いたのがアイキャッチ画像です。今回はモノクロ画像だけでしたが、いずれカラー版にも挑戦したいです。 他の画像は下記の別記事をご覧ください。 ソースコードは Google Colab にて公開しています。

ヒルベルト曲線

フォトギャラリー用画像#31

今回はドラゴン曲線のタイリングです。前回、一部出来ていたものを一応完成させました。 アイキャッチ以外の画像は下記の別記事をご覧ください。 一見すると曲線に見えないかもしれませんが、画像編集ソフトなどで拡大表示するとちゃんと曲線になっています。 ソースコードと実行環境は、Google Colab で利用できます。

ドラゴン曲線のタイリング

フォトギャラリー用画像#30

今回はドラゴン曲線を描きました。 以前にもドラゴン曲線を描く記事は書いていたのですが、今回のは画像のピクセルを一つ一つ指定して塗りつぶす方式で書いています。なので、GIMPなどの画像処理ソフトで開けば、拡大してもぼやけずに綺麗なドット絵が現れます。 ドラゴン曲線は、タイル張りやテルドラゴンなどまだ話題が残っているので、今後も書いて行く予定です。 ドラゴン曲線の成長過程などの画像は下記の別記事をご覧ください。 ソースコードと実行環境は、Google Colab で利用で

ドラゴン曲線

フォトギャラリー用画像#29

今回は、Box fractal を描きました。 フラクタルの成長過程の図が多いので、画像は別記事にまとめてあります。 H型の図は以下の一覧の中にあるものです。 ソースコードと実行環境は、Google Colab で利用できます。

box fractal

フォトギャラリー用画像#28

2,3,4,5,6… と自然数を並べて、素数をオレンジ色、それ以外を青色で塗ったものがアイキャッチの画像です。エラトステネスの篩という方法で簡単に作れます。素数判定のプログラムよりも、色や位置の調整の方が面倒だったくらいです。 並べる自然数を大きくしていった時の様子を図にしたくて、この題材を選びました。縦横の数を10から16に増やすとこんな感じです。 縦32個、横32個に増やすと、次のようになります。 これ以上増やすと数字が読めなくなってしまうので、素数を単に黒の点、そ

フォトギャラリー用画像#27

左上の点を原点として下向きにn-軸、右向きにm-軸が走ります。ヘッダ画像は、自然数(n,m)の組が互いに素、すなわち最大公約数が1の時に黒、それ以外の場合は白というルールで塗り分けたものです。 ソースコードGoogle Collaboratoryの共有リンク # -*- coding: utf-8 -*-import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npimport mathwidth = 1280; height = 67

フォトギャラリー用画像#26

パスカルの三角形の二項係数を偶奇で塗り分けると現れる模様が、所謂”シェルピンスキーの ギャスケット”でした。 今回はパスカルの三角形を「２の倍数とそれ以外」、「4の倍数とそれ以外」、「8の倍数とそれ以外」、「16の倍数とそれ以外」といった規則で塗り分けた図です。 ソースコードGoogle Collaboratoryの共有リンク # -*- coding: utf-8 -*-import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np

フォトギャラリー用画像#25

二項係数で描いたシェルピンスキーの ギャスケットです。 ソースコードGoogle Collaboratoryの共有リンク先 #!/usr/bin/env python# coding: utf-8import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npwidth = 1280; height = 670 # みんなのフォトギャラリー用にサイズを指定im = np.ones((height, width,3))# 二項係数の計算のテ