在Python中使用NumPy制作计算带有外积的曼德布罗特集的网格
在这篇文章中,让我们学习如何在Numpy中使用Python制作一个计算曼德布罗特集外积的网格。
numpy.outer() 方法:
在Python中,numpy.outer()方法被用来获取一个数组和一个元素向量的外积。在线性代数中,一个矩阵是两个坐标向量的外积。m*n矩阵是两个维度为n和m的向量的外积。张量被定义为两个张量(多维数字数组)的外积。张量积,通常被称为张量的外积,定义了张量代数。换句话说,外积是第一个和第二个向量的所有元素之和。曼德布罗特数列是一组复数,在绘制时有一个非常扭曲的分形边界。
示例:
输入 :
输出:
语法: numpy.outer(a, b, out=None)
参数:
- a: (M,) array_like对象。初始输入向量。如果输入不是一维的,就会被压扁。
- b: (N,) array_like对象。输入的第二个向量。如果输入不是一维的,就会被压扁。
- out: (M, N) ndarray, 可选值。结果被保存的位置
返回:out (M, N) ndarray.结果是out[i, j] = a[i] * b[j]。
示例 1
在Python中,使用numpy.outer()方法来获得两个数组的外积。numpy.ones()函数用于创建一个指定类型和形状的1数组。numpy.linspace()函数返回在给定区间内均匀分布的数字。为了创建一个曼德布罗特集,我们需要创建一个虚数部分,和虚数部分,并通过组合它们来创建一个复数集。
输出:
示例 2
在这个例子中,我们使用了numpy.linspace(3, 6, 3)函数,范围从3开始到6结束,而3是要生成的样本数,那么它将返回在给定区间内均匀分布的数字。为了创建一个曼德布罗特集,我们需要创建一个虚数部分,以及虚数部分,通过组合它们来创建一个复数集。
输出: