⼏⾏代码教你画出好看的⼼脏线--基于Python
使⽤Python 的NumPy 和matplotlib 画⼼脏线
数学解释
⾸先我们看⼀下⼼脏线的函数表达：
知道了⼼脏线的⽅程，那我们只需要使⽤⼀些绘图的技巧就可以很简单的画图
画⼼脏线
import  matplotlib .pyplot as  plt
import  numpy as  np
plt .figure (figsize =(6,4))
data =np .linspace (0,2*np .pi ,1000)
x = np .cos (data )
y = np .sin (data )+((np .cos (data ))**2)**(1/3)
plt .plot (x ,y ,'r')
plt .show ()
输出如下：
np.linspace主要⽤来创建等差数列，参数如下：
numpy.linspace (start, stop, num =50, endpoint =True, retstep =False, dtype =None, axis =0)
Return evenly spaced numbers over a specified interval.
(在start 和stop 之间返回均匀间隔的数据)
Returns num evenly spaced samples, calculated over the interval [start, stop ].
(返回的是 [start, stop ]之间的均匀分布)
The endpoint of the interval can optionally be excluded.
Changed in  version 1.16.0: Non-scalar start and stop are now supported.
(可以选择是否排除间隔的终点)
参数含义：
x =cos (α)
python新手代码画图
y =sin (α)+cos (α)2/3
> start：返回样本数据开始点
> stop：返回样本数据结束点
> num:⽣成的样本数据量，默认为50
> endpoint：True则包含stop；False则不包含stop
> retstep：If True, return(samples,step), where step is the spacing between samples.(即如果为True则结果会给出数据间隔) > dtype：输出数组类型
> axis：0(默认)或-1
三种⽅法对内部进⾏填充
#直接填充法
def fill_solution(x,y):
plt.fill_between(x,y,facecolor='red')
#随机投点法
def random_solution():
for i in range(50000):
data_new = np.random.uniform(0,2*np.pi,1)
r = np.random.uniform(0,1,1)
x_new= s(data_new)
y_new= r*np.sin(data_new)+((np.cos(data_new))**2)**(1/3)
plt.scatter(x_new,y_new,c='r')
plt.title("Cardioid")
#同⼼圆法
def Concentric_circles():
theta=np.arange(0,np.pi*2+0.1,0.001)
plt.figure(figsize=(50,30))
for r in np.arange(0,1,0.0005):
x=s(theta)
y=r*(np.sin(theta)+(np.cos(theta)**2)**(1/3))
plt.plot(x,y,c="r")
plt.show()
#----------------------------------------------end!
#个⼈觉得fill_between函数是最优的，⽽且其多⽤于组合图形的填充
完整代码：
# -*- coding: utf-8 -*-
'''
@Time  : 2021/09/24 20:16:33
@Author : ghz
'''
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
#直接填充法
def fill_solution(x,y):
plt.fill_between(x,y,facecolor='red')
#随机投点法
def random_solution():
for i in range(50000):
data_new = np.random.uniform(0,2*np.pi,1)
r = np.random.uniform(0,1,1)
x_new= s(data_new)
y_new= r*np.sin(data_new)+((np.cos(data_new))**2)**(1/3)        plt.scatter(x_new,y_new,c='r')
plt.title("Cardioid")
#同⼼圆法
def Concentric_circles():
theta=np.arange(0,np.pi*2+0.1,0.001)
plt.figure(figsize=(50,30))
for r in np.arange(0,1,0.0005):
x=s(theta)
y=r*(np.sin(theta)+(np.cos(theta)**2)**(1/3))
plt.plot(x,y,c="r")
plt.show()
def main():
plt.figure(figsize=(6,4))
data=np.linspace(0,2*np.pi,1000)
x = np.cos(data)
y = np.sin(data)+((np.cos(data))**2)**(1/3)
plt.plot(x,y,'r')
#画⼼脏线
'''----------------说明-------------------
以下两个函数可以分别调⽤直接填充法和随机投点法
按照需求注释掉其中⼀个即可
若只画⼼脏线，则可以将两个全部注释
'''
#fill_solution(x,y)
#random_solution()
plt.show()
if __name__ =='__main__':
#由于数据源的不同，直接调⽤Concentric_circles函数进⾏随机投点    main()
#Concentric_circles()
填充图

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