J'ai écrit un programme de démonstration pour la transformation linéaire d'une matrice

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Note secrète de Mathematics Girl "Ce que la procession dessine" Démonstration de la transformation linéaire effectuée par "Lisa" dans le chapitre 4 Transform Je suis allé avec Python

Environnement d'exploitation

Python3

Exemple de mise en œuvre et résultat

Ci-dessous, ils sont répertoriés dans l'ordre de description dans ce manuel.

Afficher les points

Affiché au point (2, 1) du graphique

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

p21 = np.array([2, 1])
plt.plot(p21[0], p21[1], marker='.')

plt.show()

Déplacer des points

Points de matrice (2, 1)

\begin{pmatrix}
2 & 0 \\
0 & 2 
\end{pmatrix}

Transformer linéairement avec pour passer au point (4, 2)

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

p21 = np.array([2, 1])
p21to42 = np.array([[2, 0], [0, 2]]) @ p21

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
ax.annotate('', xy=p21to42,
                xytext=p21,
                arrowprops=dict(shrink=0, width=1, headwidth=8))
ax.set_xlim([0, 5])
ax.set_ylim([0, 5])

plt.plot(p21[0], p21[1], marker='.')
plt.plot(p21to42[0], p21to42[1], marker='.')

plt.show()

Déplacer plusieurs points

Matrice de plusieurs points

\begin{pmatrix}
2 & 0 \\
0 & 2 
\end{pmatrix}

Conversion linéaire avec

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)

for x in np.linspace(-1, 1, 11):
    for y in np.linspace(-1, 1, 11):
        marker = '8'
        if x > 0 and y > 0:
            marker = '$1$'
        elif x < 0 and y > 0:
            marker = '$2$'
        elif x < 0 and y < 0:
            marker = '$3$'
        elif x > 0 and y < 0:
            marker = '$4$'

        pOrg = np.array([x, y])
        pTra = np.array([[2, 0], [0, 2]]) @ pOrg

        ax.annotate('', xy=pTra,
                        xytext=pOrg,
                        arrowprops=dict(shrink=0.1, width=1, headwidth=3))

        plt.plot(pOrg[0], pOrg[1], marker = marker)
        plt.plot(pTra[0], pTra[1], marker = marker)

ax.set_xlim([-2, 2])
ax.set_ylim([-2, 2])
plt.show()

\begin{pmatrix}
1/2 & 0 \\
0 & 1/2 
\end{pmatrix}

Lors d'une conversion linéaire avec

\begin{pmatrix}
3 & 0 \\
0 & 2 
\end{pmatrix}

Lors d'une conversion linéaire avec

\begin{pmatrix}
2 & 1 \\
1 & 3 
\end{pmatrix}

Lors d'une conversion linéaire avec

Synthèse des transformations linéaires

Matrice de chiffres entourée de (0, 0), (1, 0), (1, 1), (0, 1)

\begin{pmatrix}
2 & 1 \\
1 & 3 
\end{pmatrix}

Après conversion avec

\begin{pmatrix}
0 & -1 \\
1 & 0 
\end{pmatrix}

Convertir avec

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

fig = plt.figure()
ax1 = fig.add_subplot(131)
ax2 = fig.add_subplot(132)
ax3 = fig.add_subplot(133)

original = np.array([[0, 0], [0, 1], [1, 1], [1, 0], [0, 0]])
trans1 = np.array([[0, 0]])
trans2 = np.array([[0, 0]])
for ele in original:
    _ele1 = np.array([[2, 1], [1, 3]]) @ ele
    _ele2 = np.array([[0, -1], [1, 0]]) @ _ele1
    trans1 = np.vstack((trans1, np.array([_ele1])))
    trans2 = np.vstack((trans2, np.array([_ele2])))

ax1.plot(original[:,0], original[:,1], marker = ".", label='original')
ax2.plot(trans1[:,0], trans1[:,1], marker = ".", label='trans1')
ax3.plot(trans2[:,0], trans2[:,1], marker = ".", label='trans2')

ax1.legend(loc = 'upper center')
ax2.legend(loc = 'upper center')
ax3.legend(loc = 'upper center')
ax1.set_xlim([-4, 4])
ax1.set_ylim([-4, 4])
ax2.set_xlim([-4, 4])
ax2.set_ylim([-4, 4])
ax3.set_xlim([-4, 4])
ax3.set_ylim([-4, 4])
plt.show()

Si l'ordre de conversion est différent comme indiqué dans la figure ci-dessous, le chiffre sera également différent. Vous pouvez voir que ABx = BAx ne tient pas comme une formule normale