形の科学会誌第35巻　連載講座データ - 形の科学会　Society for Science on Form, Japan

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形の科学会誌第35巻　連載講座データ形の科学会　Society for Science on Form, Japan

形の科学会誌第35巻に掲載の連載講座のデータを収録しております。
　＊著作権は放棄されておりません。二次使用等につきましては作成・発表者にお問い合わせください。

平田隆幸（福井大学）

!pip install ColabTurtle
import ColabTurtle.Turtle as turtle
turtle.initializeTurtle()
turtle.penup()
turtle.goto(100,400)
turtle.pendown()
turtle.speed(10)

def koch(length1, n):
  if n == 0:
    turtle.forward(int(length1))
  else:
    koch(length1/3, n - 1)
    turtle.left(60)
    koch(length1/3, n - 1)
    turtle.right(120)
    koch(length1/3, n - 1)
    turtle.left(60)
    koch(length1/3, n - 1)

turtle.right(90)
koch(600,4)

!pip install ColabTurtle

import ColabTurtle.Turtle as turtle

turtle.initializeTurtle()

turtle.penup()

turtle.goto(100,400)

turtle.pendown()

turtle.speed(10)

def koch(length1, n):

if n == 0:

turtle.forward(int(length1))

else:

koch(length1/3, n - 1)

turtle.left(60)

koch(length1/3, n - 1)

turtle.right(120)

koch(length1/3, n - 1)

turtle.left(60)

koch(length1/3, n - 1)

turtle.right(90)

koch(600,4)

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
data = np.array([[],[]])
for i in range(11):
    for j in range(11):
        newdisk = np.array([[i],[j]])
        data = np.append(data,newdisk,axis=1) 
fig, ax = plt.subplots(figsize=(5,5)) 
ax.scatter(data[0], data[1])
plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

data = np.array([[],[]])

for i in range(11):

for j in range(11):

newdisk = np.array([[i],[j]])

data = np.append(data,newdisk,axis=1)

fig, ax = plt.subplots(figsize=(5,5))

ax.scatter(data[0], data[1])

plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

np.random.seed(20201230)
data = np.array([[],[]])
histdistance = np.array([])
ndisk = 0

def calnearestdistance(x, y,ndisk):
    mindistance = 999999
    for i in range(ndisk):
        distance = np.sqrt((data[0,i]-x)**2 + (data[1,i]-y)**2)
        if (distance != 0) & (distance < mindistance):
            mindistance = distance
    return mindistance

for i in range(100):
    newdisk = np.random.rand(2,1)
    data = np.append(data,newdisk,axis=1) 
    ndisk += 1

for i in range(ndisk):
    r = calnearestdistance(data[0,i],data[1,i],ndisk)
    histdistance = np.append(histdistance,np.array([r]))

fig, axs = plt.subplots(1,2, figsize=(11, 5))
axs[0].scatter(data[0], data[1])
axs[1].hist(histdistance)
plt.xlabel("Distance"), plt.ylabel("Number of Persons")
plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

np.random.seed(20201230)

data = np.array([[],[]])

histdistance = np.array([])

ndisk = 0

def calnearestdistance(x, y,ndisk):

mindistance = 999999

for i in range(ndisk):

distance = np.sqrt((data[0,i]-x)**2 + (data[1,i]-y)**2)

if (distance != 0) & (distance < mindistance):

mindistance = distance

return mindistance

for i in range(100):

newdisk = np.random.rand(2,1)

data = np.append(data,newdisk,axis=1)

ndisk += 1

for i in range(ndisk):

r = calnearestdistance(data[0,i],data[1,i],ndisk)

histdistance = np.append(histdistance,np.array([r]))

fig, axs = plt.subplots(1,2, figsize=(11, 5))

axs[0].scatter(data[0], data[1])

axs[1].hist(histdistance)

plt.xlabel("Distance"), plt.ylabel("Number of Persons")

plt.show()

import math
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

NTRIAL = 1000000
np.random.seed(20201230)
data = np.random.rand(2,1)
histdistance = np.array([])
socialdistance = 0.1
ndisk = 1

def calnearestdistance(x, y,ndisk):
    mindistance = 999999
    for i in range(ndisk):
        distance = math.sqrt((data[0,i]-x)**2 + (data[1,i]-y)**2)
        if (distance != 0) & (distance < mindistance):
            mindistance = distance
    return mindistance

for i in range(NTRIAL):
    newdisk = np.random.rand(2,1)
    r = calnearestdistance(newdisk[0],newdisk[1],ndisk)
    if r >= socialdistance:
        data = np.append(data,newdisk,axis=1) 
        ndisk += 1

for i in range(ndisk):
    r = calnearestdistance(data[0,i],data[1,i],ndisk)
    histdistance = np.append(histdistance,np.array([r]))
    
print('Number of disks is ',ndisk)

fig, axs = plt.subplots(1,2, figsize=(11, 5))
axs[0].scatter(data[0], data[1])
axs[1].hist(histdistance)
plt.xlabel("Distance"), plt.ylabel("Number of Persons")
plt.show()

import math

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

NTRIAL = 1000000

np.random.seed(20201230)

data = np.random.rand(2,1)

histdistance = np.array([])

socialdistance = 0.1

ndisk = 1

def calnearestdistance(x, y,ndisk):

mindistance = 999999

for i in range(ndisk):

distance = math.sqrt((data[0,i]-x)**2 + (data[1,i]-y)**2)

if (distance != 0) & (distance < mindistance):

mindistance = distance

return mindistance

for i in range(NTRIAL):

newdisk = np.random.rand(2,1)

r = calnearestdistance(newdisk[0],newdisk[1],ndisk)

if r >= socialdistance:

data = np.append(data,newdisk,axis=1)

ndisk += 1

for i in range(ndisk):

r = calnearestdistance(data[0,i],data[1,i],ndisk)

histdistance = np.append(histdistance,np.array([r]))

print('Number of disks is ',ndisk)

fig, axs = plt.subplots(1,2, figsize=(11, 5))

axs[0].scatter(data[0], data[1])

axs[1].hist(histdistance)

plt.xlabel("Distance"), plt.ylabel("Number of Persons")

plt.show()

　＊参考リンク　Colaboratory(Google)
　＊個人の責任においてご利用ください。
　＊著作権は放棄されておりません。二次使用等につきましては作成・発表者にお問い合わせください。

最終更新日: 2021年1月31日

2020年12月01日火曜日／2020-12-01T08:00:50+00:00　category : 　

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