如何用Python绘制小米新版天价logo

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       前段时间，小米公司发布了一条微博，引发了热议，原来小米换了新logo了。很多人，都觉得雷总被骗了。说实话，我当时猛的一看，也是很蒙蔽，可能咋们不懂美学，不懂新logo背后蕴藏的文化底蕴吧！
) A+ t; N' A# o+ y6 f3 J8 T       但是，原设计者原研哉说到：最新设计的小米logo，融入了东方哲学的思考，从而提出了一个具有「超椭圆」数学之美的小米新 LOGO，同时还增加了黑色和科技银来作为小米品牌色彩的新搭档。
       原研哉还说到：在验证的过程中，用到了一个数学公式。
1 l7 K. U; p, Y% p) Y! N; X6 N
: h  e( T* G+ ~* X2 e: L2 A5 C       从上面的公式可以看到，这里有一个n，因此可以知道：上述公式能够绘制出n种类型的超椭圆。而设计者最终推荐使用n=3这一形状。

7 A, E. ^) u' ^; e( ~% b! D
+ }; K# ?+ O! u5 F& b① 绘图原理
" y$ f: A4 R4 [$ Z$ k       在正式绘图之前，我们先来讲述一下Python绘制新logo的“绘图原理”。掌握了原理后，剩下的问题就交给代码吧。
0 ^% f& I; o! G: v) k* f& h! f% |

• ①利用 “超椭圆” 公式，绘制一个带填充色的椭圆；
• ② 遍历 “旧logo” 上的像素值，保留白色 “米字” 处的像素值；
• ③ 将带“米字” 的像素值，写入第一步的超椭圆中；
  

② 重要知识点的普及
" S0 F, M- Q4 X; w       关于整个代码，有几个函数需要给大家提一下，为了大家更够很快学习。但是不会讲解的很详细，大家可以根据说明，自行下去查阅相关资料。
* Y0 j# s7 S* P

• ① plt.fill()：用于给图形填充颜色；
• ② plt.axis()：用于打开/取消坐标轴展示；
• ③ plt.subplots_adjust()和plt.margins()：用于去掉图形外侧多余的留白；
• ④ image.getpixel()：用于读取图片的像素值；
• ⑤ image.putpixel()：用于在指定坐标位置处，写入像素值；
  , V2 I; E9 r0 w

③ 上代码
       首先我们先导入相关库：
. C: W5 T$ y5 {3 L! G

复制代码
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from PIL import Image

      接着，利用上面 提到的公式，绘制一个不留白的n=3的超椭圆。
) }7 O4 }* G1 ?7 Y! ^0 z% X9 u

复制代码
x = np.linspace(-1, 1, 1000)
y = + pow(1-abs(pow(x, 3)), 1/3) # 注意公式的写法
z = - pow(1-abs(pow(x, 3)), 1/3) # 注意公式的写法
plt.figure(figsize=(12, 12)) # 画布大小

plt.plot(x, y, color=(255/255, 103/255, 0))
plt.plot(x, z, color=(255/255, 103/255, 0))
plt.fill(x, y, color=(255/255, 103/255, 0)) # 填充颜色
plt.fill(x, z, color=(255/255, 103/255, 0)) # 填充颜色
plt.axis('off') # 不显示坐标轴
plt.subplots_adjust(top=1, bottom=0, right=1, left=0, hspace=0, wspace=0)
plt.margins(0, 0)
plt.savefig('fill.png', transparent=True, dpi=100) # 设置保存图片的透明值

      然后，遍历旧logo的像素值，保留 “米字” 那一块儿。将该像素值，写入上面的 “fill.png” 中。有一点需要注意的是：白色的rgb值是255, 255, 255。

复制代码
image_1 = Image.open('old.png')
image_2 = Image.open('fill.png')

w, h = image_1.size

for i in range(w):
    for j in range(h):
        data = image_1.getpixel((i, j))
        if data == (255,)*4:
            image_2.putpixel((i, j), (255,)*4)

image_2.save('new.png')

④ 最终呈现效果

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