云模型云图python代码
时间: 2023-10-11 16:13:06 浏览: 57
以下是一个简单的云模型云图Python代码示例:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
def cloud_model(x, a, b, c, d):
m = (x - a) / (b - a)
n = (d - c) / 2.0
p = 2.0 / (c + d)
q = 1.0 - p * d
y1 = np.power(p * x + q, n)
y2 = np.power(p * x + q - 1, n)
y = m * y1 + (1 - m) * y2
return y
a = 0.2
b = 0.8
c = 0.4
d = 0.6
x = np.linspace(0, 1, 101)
y = cloud_model(x, a, b, c, d)
plt.plot(x, y)
plt.xlabel('Input')
plt.ylabel('Output')
plt.title('Cloud Model Cloud')
plt.show()
```
其中,a、b、c、d是云模型的参数,x是输入的数据,y是云模型输出的结果。我们使用numpy生成了101个等间距的输入数据,然后对每个输入数据进行云模型的计算,得到对应的输出结果,最后使用matplotlib绘制出云图。在上述代码中,我们使用了云模型的默认参数,即a=0.2,b=0.8,c=0.4,d=0.6,可以根据具体需求进行调整。
相关问题
云模型生成云图python代码
以下是一个简单的云模型生成云图的Python代码示例:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 云模型函数
def cloud_model(x, y, z):
# 确定三元组的权重
a = np.min([x, y, z])
b = np.mean([x, y, z])
c = np.max([x, y, z])
# 计算中间变量
alpha = (b - a) / (c - a)
beta = (c - b) / (c - a)
# 生成随机数
rand = np.random.uniform(0, 1)
# 计算上下界
lower_bound = b - alpha * (c - b)
upper_bound = b + beta * (c - b)
# 计算云滴值
result = rand * (upper_bound - lower_bound) + lower_bound
return result
# 生成云图
def generate_cloud_map(size):
# 随机生成三元组
x = np.random.uniform(0, 1, size)
y = np.random.uniform(0, 1, size)
z = np.random.uniform(0, 1, size)
# 使用云模型生成云图
cloud_map = np.zeros((size, size))
for i in range(size):
for j in range(size):
cloud_map[i][j] = cloud_model(x[i], y[j], z[(i+j)%size])
return cloud_map
# 显示云图
def show_cloud_map(cloud_map):
plt.imshow(cloud_map, cmap='gray')
plt.axis('off')
plt.show()
# 示例调用
size = 100
cloud_map = generate_cloud_map(size)
show_cloud_map(cloud_map)
```
在这个代码示例中,我们首先实现了一个云模型函数,用于生成云滴值。接着我们实现了一个生成云图的函数,该函数随机生成三元组,并使用云模型生成一个size*size的云图。最后,我们实现了一个显示云图的函数,将云图以灰度图的形式显示出来。
在示例调用中,我们指定了云图的大小为100,随机生成了三元组并使用云模型生成云图,最后使用matplotlib将云图显示出来。
云模型标准云图python代码
以下是一个简单的云模型生成标准云图的Python代码示例:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 云模型函数
def cloud_model(x, y, z):
# 确定三元组的权重
a = np.min([x, y, z])
b = np.mean([x, y, z])
c = np.max([x, y, z])
# 计算中间变量
alpha = (b - a) / (c - a)
beta = (c - b) / (c - a)
# 生成随机数
rand = np.random.uniform(0, 1)
# 计算上下界
lower_bound = b - alpha * (c - b)
upper_bound = b + beta * (c - b)
# 计算云滴值
result = rand * (upper_bound - lower_bound) + lower_bound
return result
# 生成标准云图
def generate_standard_cloud_map(size, center, radius):
# 计算标准云图的中心点和标准差
center_x, center_y = center
std_x = std_y = radius / 3
# 生成网格点
x, y = np.meshgrid(np.linspace(0, 1, size), np.linspace(0, 1, size))
# 使用云模型生成云图
cloud_map = np.zeros((size, size))
for i in range(size):
for j in range(size):
cloud_map[i][j] = cloud_model(x[i][j], y[i][j], np.sqrt((x[i][j]-center_x)**2/std_x**2 + (y[i][j]-center_y)**2/std_y**2))
# 归一化
cloud_map = (cloud_map - np.min(cloud_map)) / (np.max(cloud_map) - np.min(cloud_map))
return cloud_map
# 显示云图
def show_cloud_map(cloud_map):
plt.imshow(cloud_map, cmap='gray')
plt.axis('off')
plt.show()
# 示例调用
size = 100
center = (0.5, 0.5)
radius = 0.3
cloud_map = generate_standard_cloud_map(size, center, radius)
show_cloud_map(cloud_map)
```
在这个代码示例中,我们首先实现了一个云模型函数,用于生成云滴值。接着我们实现了一个生成标准云图的函数,该函数根据中心点和半径计算出标准差,然后使用云模型生成一个size*size的标准云图。最后,我们实现了一个显示云图的函数,将云图以灰度图的形式显示出来。
在示例调用中,我们指定了云图的大小为100,中心点为(0.5, 0.5),半径为0.3,生成了一个标准云图,最后使用matplotlib将云图显示出来。