def cantor_1d(num_puntos, iteraciones, evaluar=0):
x = sy.symbols('x:1')
conjunto = np.random.random_sample((1, num_puntos))
f = [[x[0] / 3], [1 - x[0] / 3]]
ff.general(
iteraciones, f, x, conjunto, 0.9, "Cantor_1d_iter_" +
str(iteraciones) + '_puntos_' + str(num_puntos) + '.svg', 1, evaluar)
return
def cantor_2d(num_puntos, iteraciones, evaluar=0):
x = sy.symbols('x:2')
general = [x[0] / 3, x[1] / 3]
puntos = [[0, 0], [2.0 / 3, 0], [0, 2.0 / 3], [2.0 / 3, 2.0 / 3]]
funciones = [[general[0] + i[0], general[1] + i[1]] for i in puntos]
conjunto = np.random.random_sample((2, num_puntos))
ff.general(
iteraciones, funciones, x, conjunto, 0.9, "Cantor_2d_iter_" +
str(iteraciones) + '_puntos_' + str(num_puntos) + '.svg', 1)
def sierpinski_3d(num_puntos, iteraciones, evaluar=0):
x = sy.symbols('x:3')
general = [x[0] / 2, x[1] / 2, x[2] / 2]
puntos = [[0, 0, 0], [0.5, 0, 0], [0, 0.5, 0], [0.5, 0.5, 0],
[0.25, 0.25, 0.5]]
funciones = [[general[0] + i[0], general[1] + i[1], general[2] + i[2]]
for i in puntos]
conjunto = np.random.random_sample((3, num_puntos))
ff.general(
iteraciones, funciones, x, conjunto, 0.9, "Sierpinski_3d_iter_" +
str(iteraciones) + '_puntos_' + str(num_puntos) + '.svg', 1, evaluar)
def casi_cantor_3d(num_puntos, iteraciones, evaluar=0):
x = sy.symbols('x:3')
general = [x[0] / 3, x[1] / 3, x[2] / 3]
puntos = [[0, 0, 0], [0.666666, 0, 0], [0, 0.66666, 0],
[0.66666, 0.666666, 0], [0, 0, 0.66666666],
[0.66666, 0, 0.66666666666], [0, 0.666666666666, 0.666666666666],
[0.66666, 0.666666, 0.66666666666],
[0.333333, 0.333333, 0.3333333333]]
funciones = [[general[0] + i[0], general[1] + i[1], general[2] + i[2]]
for i in puntos]
conjunto = np.random.random_sample((3, num_puntos))
ff.general(
iteraciones, funciones, x, conjunto, 0.9, "casi_Cantor_2d_iter_" +
str(iteraciones) + '_puntos_' + str(num_puntos) + '.svg', 1, evaluar)
def nuevo_1(num_puntos, iteraciones, evaluar=0):
x = sy.symbols('x:3')
general = [
sy.sympify('sin(x0)'),
sy.sympify('sin(x1)'),
sy.sympify('sin(x2)')
]
puntos = [[1, 1, 1], [2, 2, 2]]
funciones = [[general[0] + i[0], general[1] + i[1], general[2] + i[2]]
for i in puntos]
conjunto = np.random.random_sample((3, num_puntos))
ff.general(
iteraciones, funciones, x, conjunto, 0.9,
"nuevo_1" + str(iteraciones) + '_puntos_' + str(num_puntos) + '.svg',
1, evaluar)