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：

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。