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面向设计师的编程设计知识系统PADKS:学习Python做个有编程能力的设计师

面向设计师的编程设计知识系统PADKS:学习Python做个有编程能力的设计师

定 价:¥138.00

作 者: 包瑞清
出版社: 江苏凤凰科学技术出版社
丛编项: 面向设计师的编程设计知识系统PADKS
标 签: 计算机/网络 行业软件及应用

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ISBN: 9787553745404 出版时间: 2015-07-01 包装:
开本: 页数: 字数:  

内容简介

  《学习PYTHON—做个有编程能力的设计师》不是纯粹的Python编程学习,而是在学习基本Python编程语言时阐述辅助设计的方法,从Python Shell到RH_Python再到GH_Python,将Python真正作为设计者从事设计辅助的编程语言;同时这又不是纯粹几何形式编程的说明,而是包括Python编程数据结构、基本语句、函数与类的学习过程。在掌握Python语言的数据结构、基本语句、函数、类与异常,并通过具体案例阐述深入了解实践应用的方法之后,在“项目”部分探索与详细阐述了十个案例,包括:“折叠的过程- 圆柱体V 形与Mesh 顶点排序”,结合Kangaroo动力学模块模拟折叠的过程,使用Python编写符合建立Mesh格网输入条件的点组织模式;“盒体的展开”,讲述了如何把一个盒体连续展开在一个平面上,并获取多个解的方法;“解读蚁群算法与TSP 问题以及在GH_Python 中的实现”,蚁群算法是一种用来在图中寻找优化路径的机率型算法,灵感来源于蚂蚁在寻找食物过程中发现路径的行为。本部分详细阐述蚁群算法并探索将其在Grasshopper平台中的Python脚本中实现和解决TSP旅行商问题;“最短路径与Dijkstra 算法”,最短路径问题是图论研究中经典算法问题,旨在寻找图中两节点之间最短的路径,本部分使用Dijkstra 算法在GH_Python中实现;“探索性研究适宜分析方法GH_Python 下的实现”,适宜性分析的方法一般是在地理信息系统平台中实现,例如ArcGIS。适宜性分析在城乡规划和风景园林中经常被用到,根据应用的范畴又可以细分为城市建设用地的评价、环境影响评价、自然保护区及旅游区用地评价、区域规划和景观规划等。本次项目主要的研究目的是如何将适宜性分析在GH_Python 中实现;“使用递归解决八皇后问题与满足特定间距要求的建筑布局”, 八皇后问题是一个以国际象棋为背景的问题:如何能够在8×8 的国际象棋棋盘上放置八个皇后,使得任何一个皇后都无法直接吃掉其他的皇后。为了达到此目的,任两个皇后都不能处于同一条横行、纵行或斜线上;“解读生命游戏_ 元胞自动机与建立生长模型”, 元胞自动机(Cellular Automaton),是一个时间和空间都离散的动力系统。散布在规则格网(Lattice Grid) 中的每一元胞(Cell) 取有限的离散状态,遵循同样的作用规则,依据确定的局部规则做同步更新。大量元胞通过简单的相互作用而构成动态系统的演化;“GoogleEarth.KML 文件的调入程序”,规划设计过程中经常借助于GoogleEarth来寻找和定位地标和路径,那么如何将地标和路径直接加载到Gasshopper平台中,是本部分需要解决的问题;“解读粒子群(PSO) 算法与建立点运动程序”,粒子群算法,也称粒子群优化算法(ParticleSwarm Optimization),缩写为PSO,模拟鸟群的捕食行为,通过追随当前搜索到的最优值来寻找全局最优解;“城市土地利用结构信息熵”,在信息论中,熵是接收的每条消息中包含信息的平均量,又被称为信息熵、信源熵等。消息往往代表来自分布或数据流中的事件、样本或特征。在规划设计领域引入信息熵,研究土地利用结构,分析功能的融合程度,信息熵的高低可以反映城市土地利用的均衡程度,熵值越高,表明不同职能的土地利用类型数越多。本部分案例主要通过Python 程序,阐述信息熵和均衡度公式计算过程。

作者简介

  包瑞清西安建筑科技大学建筑学院讲师城市规划与设计专业博士,任教于西安建筑科技大学建筑学院,主攻计算机辅助设计应用研究,从作为设计者的角度寻找和融合编程与建筑、风景园林、城乡规划等设计规划学科之间的关联,建立面向设计师的编程设计知识系统,力图使编程设计成为设计领域的基础环节,探索未来设计的方法。2012年,作为caDesign 设计创始人之一,以“编程让设计更具创造力!”的信念为指引,分享研究成果,发展面向设计师的编程设计知识系统网络服务体系。

图书目录

目录:(中英文对照图书必需提供中英文目录) 9 Python+PythonScript+GhPython 17 数据结构 18 1 列表(List) 19 1.1 索引 25 1.2 列表的基本操作 32 1.3 列表的方法 43 2 元组(Tuple) 43 3 字典(Dictionary) 44 3.1 Python 的字典与Grasshopper 的树型数据结构 48 3.2 Python 字典的方法 50 3.3 GhPython 与树型数据结构 66 4 字符串(String) 66 4.1 用Python 替代Grasshopper 处理字符串的方法 72 4.2 字符串格式化 84 4.3 re(regular expression) 正则表达式 95 基本语句 96 1 print() 与import 96 1.1 print() 97 1.2 使用import 导入模块或者函数 97 2 赋值的方法 98 3 循环语句 105 4 条件语句 117 函数 118 1 创建函数 136 2 随机模块 141 3 递归 155 4 时间模块 163 类 165 1 创建类 169 2 迭代器 172 3 生成器 177 异常 181 项目 183 Case_1: 折叠的过程- 圆柱体V 形与Mesh 顶点排序 191 Case_2: 盒体的展开 199 Case_3: 解读蚁群算法与TSP 问题以及在GH_Python 中的实现 211 Case_4: 最短路径与Dijkstra 算法 221 Case_5: 探索性研究适宜分析方法GH_Python 下的实现 251 Case_6: 使用递归解决八皇后问题与满足特定间距要求的建筑布局 257 Case_7: 解读生命游戏_ 元胞自动机与建立生长模型 265 Case_8:GoogleEarth.KML 文件的调入程序 276 Case_9: 解读粒子群(PSO) 算法与建立点运动程序 283 Case_10: 城市土地利用结构信息熵

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