kreski.py
· 824 B · Python
Raw
# Podstawowe importy
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.image as im
# Tworzy tablice zer o wymiarach 5x8
tab = np.zeros((5,8))
# nrows = liczba wierszy, ncols = liczba kolumn (rozpakowywanie krotki)
nrows, ncols = tab.shape
# najmniejszy wymiar (min z wierszy i kolumn)
min_shape = min(nrows, ncols)
# Ustawia trzecia (indeks 2) kolumne na 1
for i in range(nrows):
tab[i][2] = 1
# Ustawia czwarty (indeks 3) wiersz na 2
for i in range(ncols):
tab[3][i] = 2
# Ustawia "przekatna" z lewego gornego rogu na 3
for i in range(min_shape):
tab[i][i] = 3
# Ustawia "przekatna" z lewego gornego rogu na 4
for i in range(min_shape):
tab[i][min_shape - i - 1] = 4
# Wyswietla wynik jako obrazek
# Argument cmap to mapa kolorow
plt.imshow(tab, cmap='viridis_r')
plt.show()
| 1 | # Podstawowe importy |
| 2 | import numpy as np |
| 3 | import matplotlib.pyplot as plt |
| 4 | import matplotlib.image as im |
| 5 | |
| 6 | |
| 7 | # Tworzy tablice zer o wymiarach 5x8 |
| 8 | tab = np.zeros((5,8)) |
| 9 | |
| 10 | # nrows = liczba wierszy, ncols = liczba kolumn (rozpakowywanie krotki) |
| 11 | nrows, ncols = tab.shape |
| 12 | |
| 13 | # najmniejszy wymiar (min z wierszy i kolumn) |
| 14 | min_shape = min(nrows, ncols) |
| 15 | |
| 16 | |
| 17 | # Ustawia trzecia (indeks 2) kolumne na 1 |
| 18 | for i in range(nrows): |
| 19 | tab[i][2] = 1 |
| 20 | |
| 21 | |
| 22 | # Ustawia czwarty (indeks 3) wiersz na 2 |
| 23 | for i in range(ncols): |
| 24 | tab[3][i] = 2 |
| 25 | |
| 26 | |
| 27 | # Ustawia "przekatna" z lewego gornego rogu na 3 |
| 28 | for i in range(min_shape): |
| 29 | tab[i][i] = 3 |
| 30 | |
| 31 | |
| 32 | # Ustawia "przekatna" z lewego gornego rogu na 4 |
| 33 | for i in range(min_shape): |
| 34 | tab[i][min_shape - i - 1] = 4 |
| 35 | |
| 36 | |
| 37 | # Wyswietla wynik jako obrazek |
| 38 | # Argument cmap to mapa kolorow |
| 39 | plt.imshow(tab, cmap='viridis_r') |
| 40 | plt.show() |
ramka.py
· 712 B · Python
Raw
# Podstawowe importy
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.image as im
def gen_ramke(lwier, lkol, kod_koloru = 1):
# Tworzy tablice zer o wymiarach lwier x lkol
tab = np.zeros((lwier, lkol))
# nrows = liczba wierszy, ncols = liczba kolumn (rozpakowywanie krotki)
nrows, ncols = tab.shape
# Ustawia prawy i lewy bok na 1
for i in range(nrows):
tab[i][0] = kod_koloru
tab[i][ncols - 1] = kod_koloru
# Ustawia gorny i dolny bok na 1
for i in range(ncols):
tab[0][i] = kod_koloru
tab[nrows - 1][i] = kod_koloru
return tab
tab = gen_ramke(5, 8, 1)
# Wyswietla wynik jako obrazek
plt.imshow(tab)
plt.show()
| 1 | # Podstawowe importy |
| 2 | import numpy as np |
| 3 | import matplotlib.pyplot as plt |
| 4 | import matplotlib.image as im |
| 5 | |
| 6 | |
| 7 | def gen_ramke(lwier, lkol, kod_koloru = 1): |
| 8 | # Tworzy tablice zer o wymiarach lwier x lkol |
| 9 | tab = np.zeros((lwier, lkol)) |
| 10 | |
| 11 | # nrows = liczba wierszy, ncols = liczba kolumn (rozpakowywanie krotki) |
| 12 | nrows, ncols = tab.shape |
| 13 | |
| 14 | # Ustawia prawy i lewy bok na 1 |
| 15 | for i in range(nrows): |
| 16 | tab[i][0] = kod_koloru |
| 17 | tab[i][ncols - 1] = kod_koloru |
| 18 | |
| 19 | # Ustawia gorny i dolny bok na 1 |
| 20 | for i in range(ncols): |
| 21 | tab[0][i] = kod_koloru |
| 22 | tab[nrows - 1][i] = kod_koloru |
| 23 | |
| 24 | return tab |
| 25 | |
| 26 | |
| 27 | tab = gen_ramke(5, 8, 1) |
| 28 | |
| 29 | # Wyswietla wynik jako obrazek |
| 30 | plt.imshow(tab) |
| 31 | plt.show() |