Графика в Julia. Странные паттерны, отражение треугольника от прямой и построение нормалей сферического кота в вакууме

Продолжаем знакомство с очень молодым, но невероятно красивым и мощным языком программирования Julia. Шестилетняя бета наконец-таки закончилась, так что теперь можно не бояться изменений синтаксиса. И пока все спорят, хорошо или плохо начинать индексацию с единицы, взбудораженное сообщество активно закопошилось: выходят новые библиотеки, старые обновляются, стартуют серьёзные проекты, и в университетах этому языку активно учат студентов. Так не будем же отставать! Завариваем чай покрепче, потому что этой ночью будем кодить!

Подготовка к работе

Здесь есть небольшой обзор на русском, так же на хабре имеется знакомство с языком и руководство по установке. Опять же, заостряю внимание на необходимости наличия Windows Management Framework, не то будут проблемы с загрузкой пакетов.
В комплектацию JuliaPRO после обновления теперь входит только Juno. Но лично мне больше нравится Jupyter: с ним не было проблем на ноутбуке, плюс удобно работать в браузере и тут же создавать заметки и формулы, в общем, идеально для создания отчетов, слайдов или методичек.

Для Julia существует несколько пакетов, самые же успешные из них входят в Plots в виде бэкэндов. Plots.jl — метаязык построения графика: то есть интерфейс для различных библиотек графиков. Таким образом Plots.jl на самом деле просто интерпретирует ваши команды, а затем создает графики с использованием какой-либо библиотеки графиков. Эти фоновые графические библиотеки называются бэкэндами. Самое приятное состоит в том, что вы можете использовать множество разных графических библиотек с синтаксисом Plots.jl, и мы также увидим, что Plots.jl добавляет новые функции в каждую из этих библиотек!

# Pkg.add("Plots") # так добавлили пакеты до версии 0.7.0 julia>] pkg>add Plots pkg>add GR pkg>add PyPlot pkg>add Gadfly pkg>add PlotlyJS pkg>add UnicodePlots

Бесконечный узор на основе простых чисел

Реализована идея статьи на хабре. В нескольких словах: что если брать координату точки и между абсциссой и ординатой применять какую-нибудь операцию, скажем, XOR или побитовое AND, а затем проверять число на простоту или на принадлежность к числам Фибоначчи, и при положительном ответе закрашивать точку в один цвет, а при отрицательном в другой? Проверим:

using Plots plotlyjs()  function eratosphen(n, lst) # решето Эратосфена     ar = [i for i=1:n]     ar[1] = 0     for i = 1:n         if ar[i] != 0             push!(lst, ar[i])             for j = i:i:n                 ar[j] = 0             end         end     end end  ertsfn = [] eratosphen(1000, ertsfn) # print(ertsfn) # print( size(ertsfn) ) # -> 168 N = 80 M = 80  W1 = [in( x % y, ertsfn) for x = 1:N, y = 1:M]; W2 = [x % y for x = 1:N, y = 1:M]; p1 = spy(W1, title = "x % y is prime?") p2 = spy(W2, title = "x % y") plot(p1, p2, layout=(2),legend=false)

W1 = [in( x + y, ertsfn) for x = 1:N, y = 1:M]; W2 = [x + y for x = 1:N, y = 1:M]; p1 = spy(W1, title = "x + y is prime?") p2 = spy(W2, title = "x + y") plot(p1, p2, layout=(2),legend=false)

W1 = [in( x | y, ertsfn) for x = 1:N, y = 1:M]; W2 = [x | y for x = 1:N, y = 1:M]; p1 = spy(W1, title = "x | y is prime?") p2 = spy(W2, title = "x | y") plot(p1, p2, layout=(2),legend=false)

W1 = [in( x & y, ertsfn) for x = 1:N, y = 1:M]; W2 = [x & y for x = 1:N, y = 1:M]; p1 = spy(W1, title = "x & y is prime?") p2 = spy(W2, title = "x & y") plot(p1, p2, layout=(2),legend=false)

W1 = [in( xor(x, y), ertsfn) for x = 1:N, y = 1:M]; W2 = [xor(x, y) for x = 1:N, y = 1:M]; p1 = spy(W1, title = "x xor y is prime?") p2 = spy(W2, title = "x xor y") plot(p1, p2, layout=(2),legend=false)

function fib(n)     a = 0     b = 1     for i = 1:n         a, b = b, a + b     end     return a end fbncc = fib.( [i for i=1:10] )

matr_fib = n -> [1 1; 1 0]^(n-1) #  анонимная функция, возводящая матрицу в степень n-1 mfbnc = [ matr_fib( i )[1,1] for i=1:17]; # элемент 1,1 этой матрицы есть n-й элемент множества Фибоначчи N = 100 M = N  W1 = [in( x % y, mfbnc) for x = 1:N, y = 1:M]; W2 = [in( x | y, mfbnc) for x = 1:N, y = 1:M]; p1 = spy(W1, title = "x % y ∈ fibonacci?") p2 = spy(W2, title = "x | y ∈ fibonacci?") plot(p1, p2, layout=(2),legend=false)

W1 = [in( xor(x, y), mfbnc) for x = 1:N, y = 1:M]; W2 = [in( x & y, mfbnc) for x = 1:N, y = 1:M]; p1 = spy(W1, title = "x xor y ∈ fibonacci?") p2 = spy(W2, title = "x & y ∈ fibonacci?") plot(p1, p2, layout=(2),legend=false)

Отражение фигуры относительно прямой

Данный вид отображения определяется матрицей:

где [T’], [R] и [R’] соответственно матрицы перемещения, поворота и отражения. Как это работает? Разберем на примере смещения — для точки с координатами (х, у) смещение на m по иксу и на n по игреку буде определяться преобразованием:

Эти матрицы позволяют проводить преобразования для различных многоугольников, главное записывать друг под дружкой координаты и не забывать про столбец единиц в конце. Таким образом [T]:

• смещает прямую в началу координат вместе с преобразуемым многоугольником
• поворачивает её до совпадения с осью Х
• отражает все точки многоугольника относительно Х
• затем следует обратный поворот и перенос

Более детально тема раскрыта в книге Роджерс Д., Адамс Дж. Математические основы машинной графики

А теперь закодим это!

using Plots plotlyjs() f = x -> 0.4x + 2 # функция задающая прямую # иксы и игреки транспонируем в столбцы X = [2 4 2 2]' Y = [4 6 6 4]' xs = [-2; 7] # отрезок принадлежащий прямой ys = f(xs) inptmtrx = [ X Y ones( size(X, 1), 1 ) ] # приписываем столбец единиц  m = 0 n = -f(0) # смещение по Y displacement = [1 0 0; 0 1 0; m n 1]  a = (ys[2]-ys[1]) / (xs[2]-xs[1]) # тангенс угла наклона прямой θ = -atan(a) rotation = [cos(θ) sin(θ) 0; -sin(θ) cos(θ) 0; 0 0 1] reflection = [1 0 0; 0 -1 0; 0 0 1]  T = displacement * rotation * reflection * rotation^(-1) * displacement^(-1) # полная матрица преобразования outptmtrx = triangle * T plot( X, Y) plot!( xs, ys ) plot!( outptmtrx[:,1], outptmtrx[:,2] )

Занимательный факт: если избавиться от греческих символов и заменить первую строку на

function y=f(x,t)     y=0.4*x + 2 endfunction,

скобки [ ] обрамляющие индексы массивов на ( ), а плоты на plot( X, Y, xs, ys, trianglenew(:,1), trianglenew(:,2) ), то данный код вполне-таки запускается в Scilab.

Работа с трехмерной графикой

Некоторые из перечисленных пакетов поддерживают построение трехмерных графиков. Но отдельно хотелось бы отметить довольно мощное средство визуализации Makie, работающий в купе с пакетами GLFW и GLAbstraction реализующими возможности OpenGL в julia. Больше информации о Makie. Его апробацию спрячем под

using Makie  N = 51 x = linspace(-2, 2, N) y = x z = (-x .* exp.(-x .^ 2 .- (y') .^ 2)) .* 4  scene = wireframe(x, y, z) xm, ym, zm = minimum(scene.limits[]) scene = surface!(scene, x, y, z) contour!(scene, x, y, z, levels = 15, linewidth = 2, transformation = (:xy, zm)) scene

wireframe(Makie.loadasset("cat.obj"))

using FileIO  scene = Scene(resolution = (500, 500)) catmesh = FileIO.load(Makie.assetpath("cat.obj"), GLNormalUVMesh) mesh(catmesh, color = Makie.loadasset("diffusemap.tga"))

x = Makie.loadasset("cat.obj") mesh(x, color = :black) pos = map(x.vertices, x.normals) do p, n     p => p .+ (normalize(n) .* 0.05f0) end linesegments!(pos, color = :blue)

На этом с графикой всё. Интерактивность, анимация, 3d, большие данные или быстрое построение простейших графиков — постоянно развивающиеся пакеты удовлетворят почти любой вкус и потребности, к тому же, всё весьма легко осваивается. Смело качаем практические задания и продолжает постигать Julia!