學習Python——做個有編程能力的設計師 在線電子書 圖書標籤: 編程 python 數字化建築 設計 grasshopper Rhino Python 數字化
發表於2024-11-28
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一本數字化的工具書,書中有些錯彆字
評分不知道本書的目標人群如何。非常不友好的框架和行文方法,根本無法讀。寫書並不是貼齣大段代碼就可以的。
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評分一本數字化的工具書,書中有些錯彆字
評分越往後看基礎要求越高,提高知識水平再來一遍
城市規劃與設計專業博士,任教於西安建築科技大學建築學院,主攻計算機輔助設計應用研究,從作為設計者的角度尋找和融閤編程與建築、風景園林、城鄉規劃等設計規劃學科之間的關聯,建立麵嚮設計師的編程設計知識係統,力圖使編程設計成為設計領域的基礎環節,探索未來設計的方法。
2012 年,作為caDesign 設計創始人之一,以“編程讓設計更具創造力!”的信念為指引,分享研究成果,發展麵嚮設計師的編程設計知識係統網絡服務體係。
《學習PYTHON—做個有編程能力的設計師》不是純粹的Python編程學習,而是在學習基本Python編程語言時闡述輔助設計的方法,從Python Shell到RH_Python再到GH_Python,將Python真正作為設計者從事設計輔助的編程語言;同時,這又不是純粹幾何形式編程的說明,而是包括Python編程數據結構、基本語句、函數與類的學習過程。
在掌握Python語言的數據結構、基本語句、函數、類與異常,並通過具體案例闡述深入瞭解實踐應用的方法之後,在“項目”部分探索與詳細闡述瞭十個案例,包括:
“摺疊的過程- 圓柱體V 形與Mesh 頂點排序”,結閤Kangaroo動力學模塊模擬摺疊的過程,使用Python編寫符閤建立Mesh格網輸入條件的點組織模式;
“盒體的展開”,講述瞭如何把一個盒體連續展開在一個平麵上,並獲取多個解的方法;
“解讀蟻群算法與TSP 問題以及在GH_Python 中的實現”,蟻群算法是一種用來在圖中尋找優化路徑的機率型算法,靈感來源於螞蟻在尋找食物過程中發現路徑的行為。本部分詳細闡述蟻群算法並探索將其在Grasshopper平颱中的Python腳本中實現和解決TSP旅行商問題;
“最短路徑與Dijkstra 算法”,最短路徑問題是圖論研究中經典算法問題,旨在尋找圖中兩節點之間最短的路徑,本部分使用Dijkstra 算法在GH Python中實現;
“探索性研究適宜分析方法GH_Python 下的實現”,適宜性分析的方法一般是在地理信息係統平颱中實現,例如ArcGIS。適宜性分析在城鄉規劃和風景園林中經常被用到,根據應用的範疇又可以細分為城市建設用地的評價、環境影響評價、自然保護區及旅遊區用地評價、區域規劃和景觀規劃等。本次項目主要的研究目的是如何將適宜性分析在GH_Python 中實現;
“使用遞歸解決八皇後問題與滿足特定間距要求的建築布局”, 八皇後問題是一個以國際象棋為背景的問題:如何能夠在8×8 的國際象棋棋盤上放置八個皇後,使得任何一個皇後都無法直接吃掉其他的皇後。為瞭達到此目的,任兩個皇後都不能處於同一條橫行、縱行或斜綫上;
“解讀生命遊戲_ 元胞自動機與建立生長模型”, 元胞自動機(Cellular Automaton),是一個時間和空間都離散的動力係統。散布在規則格網(Lattice Grid) 中的每一元胞(Cell) 取有限的離散狀態,遵循同樣的作用規則,依據確定的局部規則做同步更新。大量元胞通過簡單的相互作用而構成動態係統的演化;
“GoogleEarth.KML 文件的調入程序”,規劃設計過程中經常藉助於Google Earth來尋找和定位地標和路徑,那麼如何將地標和路徑直接加載到Gasshopper平颱中,是本部分需要解決的問題;
“解讀粒子群(PSO) 算法與建立點運動程序”,粒子群算法,也稱粒子群優化算法(Particle Swarm Optimization),縮寫為PSO,模擬鳥群的捕食行為,通過追隨當前搜索到的最優值來尋找全局最優解
“城市土地利用結構信息熵”,在信息論中,熵是接收的每條消息中包含信息的平均量,又被稱為信息熵、信源熵等。消息往往代錶來自分布或數據流中的事件、樣本或特徵。在規劃設計領域引入信息熵,研究土地利用結構,分析功能的融閤程度,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,錶明不同職能的土地利用類型數越多。本部分案例主要通過Python 程序,闡述信息熵和均衡度公式計算過程。
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