Slideshow Mandelbrot

 Ho trovato a questo indirizzo un file csv in cui sono riportate le coordinate di finestre di zoom per l'insieme di Mandelbrot in zone interessanti (sono oltre 105.000 righe)

 

 Quale migliore occasione per creare uno slideshow di immagini dell'insieme di Mandelbrot

 

 

 

import csv

import numpy as np

from PIL import Image

import matplotlib.cm as cm

# Parametri

width, height = 640, 480

max_iter = 1000

colormap = cm.turbo  # puoi cambiare: viridis, inferno, magma...

def mandelbrot_vectorized(re_min, re_max, im_min, im_max, width, height, max_iter):

    # Griglia complessa

    real = np.linspace(re_min, re_max, width)

    imag = np.linspace(im_max, im_min, height)  # y invertito

    C = real[np.newaxis, :] + 1j * imag[:, np.newaxis]

    Z = np.zeros(C.shape, dtype=np.complex64)

    escape_iter = np.zeros(C.shape, dtype=np.float32)

    mask = np.ones(C.shape, dtype=bool)  # punti ancora in evoluzione

    for n in range(max_iter):

        Z[mask] = Z[mask]**2 + C[mask]

        escaped = np.abs(Z) > 2

        newly_escaped = escaped & mask

        if np.any(newly_escaped):

            # escape velocity continua

            escape_iter[newly_escaped] = n + 1 - np.log2(np.log2(np.abs(Z[newly_escaped])))

        mask &= ~escaped  # aggiorna mask

    # punti che non fuggono restano max_iter

    escape_iter[mask] = max_iter

    return escape_iter

# Leggi CSV e genera immagini

with open("windows.csv", newline='', encoding='utf-8') as csvfile:

    reader = csv.DictReader(csvfile)

   

    for idx, row in enumerate(reader):

        row = {k.strip(): v for k, v in row.items()}

        re_min = float(row['re_min'])

        re_max = float(row['re_max'])

        im_min = float(row['im_min'])

        im_max = float(row['im_max'])

        M = mandelbrot_vectorized(re_min, re_max, im_min, im_max, width, height, max_iter)

        # Normalizza escape velocity su 0-1

        M_norm = M / M.max()

        # Applica colormap

        M_color = (colormap(M_norm)[:, :, :3] * 1000).astype(np.uint8)

        interior_mask = (M == max_iter)

        M_color[interior_mask] = [0, 0, 0]

        img = Image.fromarray(M_color)

        img.save(f"mandelbrot_escape_vectorized_{idx+1}.png")

        print(f"Saved mandelbrot_escape_vectorized_{idx+1}.png")