pythonで最も美しいおっぱいを描いた人が優勝

お酒飲みながら描いた、後悔はしてない

数学って美しいよねって話。

結果

数学でおっぱいを書きます
image.png

色をつけます
image.png

乳輪をつけて完成
image.png

コード

数学でおっぱいを書きます

py.py
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

def oppai(y):
    x_1 = (1.5*np.exp(-0.62*(y-0.16)**2))/(1+np.exp(-20*(5*y-1)))
    x_2 = (1.5+0.8*(y-0.2)**3)*(1+np.exp(20*(5*y-1)))**-1
    x_3 = (1+np.exp(-(100*(y+1)-16)))
    x_4 = (0.2*(np.exp(-(y+1)**2)+1))/(1+np.exp(100*(y+1)-16))
    x_5 = (0.1/np.exp(2*(10*y-1.2)**4))
    x = x_1+(x_2/x_3)+x_4+x_5
    return x

def plot_oppai(x, y):
    plt.title('oppai')
    plt.axes().set_aspect('equal', 'datalim')
    plt.grid()
    plt.plot(x, y, 'black')
    plt.show()

def main():
    y = np.arange(-3, 3 + 0.01, 0.01)
    x = oppai(y)
    plot_oppai(x, y)

if __name__ == '__main__':
    main()

良さげな画像からカラーコードを取得します

ここに良さげな画像をアップロード(例:kirara.png)
https://www.peko-step.com/tool/getcolor.html
カラーコードを取得
肌色:#F5D1B7
乳首:#C87B6D
乳輪:#E29577

色をつけます

oppaiを弄るだけです。

py.py
def plot_oppai(x, y):
    plt.title('oppai')
    plt.axes().set_aspect('equal', 'datalim')
    plt.grid()
    plt.plot(x, y, '#F5D1B7')
    plt.fill_between(x, y, facecolor='#F5D1B7', alpha=0.8)#肌
    plt.axvspan(1.52, 1.59, 0.51, 0.53, color = '#C87B6D')#乳首
    plt.axvspan(0, 0.18, 0.05, 0.5, color = '#F5D1B7')#下乳補正
    plt.show()

乳輪を描いて完成

こいつもoppaiを弄るだけです。

py.py
import matplotlib.patches as patches
def plot_oppai(x, y):
    plt.title('oppai')
    plt.axes().set_aspect('equal', 'datalim')
    plt.grid()
    plt.plot(x, y, '#F5D1B7')
    plt.fill_between(x, y, facecolor='#F5D1B7', alpha=0.8)#肌
    w=patches.Wedge(center=(1.55, 0.1),r=0.2,theta1=120,theta2=240,color='#E29577')#乳輪
    ax = plt.axes()
    ax.add_patch(w)
    plt.axvspan(1.52, 1.59, 0.51, 0.53, color = '#C87B6D')#乳首
    plt.axvspan(0, 0.18, 0.05, 0.5, color = '#F5D1B7')#下乳補正
    plt.show()

最終的なコード

py.py
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.patches as patches


def oppai(y):
    x_1 = (1.5*np.exp(-0.62*(y-0.16)**2))/(1+np.exp(-20*(5*y-1)))
    x_2 = (1.5+0.8*(y-0.2)**3)*(1+np.exp(20*(5*y-1)))**-1
    x_3 = (1+np.exp(-(100*(y+1)-16)))
    x_4 = (0.2*(np.exp(-(y+1)**2)+1))/(1+np.exp(100*(y+1)-16))
    x_5 = (0.1/np.exp(2*(10*y-1.2)**4))
    x = x_1+(x_2/x_3)+x_4+x_5
    return x

def plot_oppai(x, y):
    plt.title('oppai')
    plt.axes().set_aspect('equal', 'datalim')
    plt.grid()
    plt.plot(x, y, '#F5D1B7')
    plt.fill_between(x, y, facecolor='#F5D1B7', alpha=0.8)#肌色
    w=patches.Wedge(center=(1.55,0.1),r=0.2,theta1=120,theta2=240,color='#E29577')#乳輪
    ax = plt.axes()
    ax.add_patch(w)
    plt.axvspan(1.52, 1.59, 0.51, 0.53, color = '#C87B6D')#乳首当て
    plt.axvspan(0, 0.18, 0.05, 0.5, color = '#F5D1B7')#下乳補正

    plt.show()

def main():
    y = np.arange(-3, 3 + 0.01, 0.01)
    x = oppai(y)
    plot_oppai(x, y)

if __name__ == '__main__':
    main()

まとめ

数学って美しい
乳首も乳輪も、好きな色に変えて遊んでくだせぇ
ピンクの乳首が好きって人はLGTMを、いやいや、黒い乳首の方が興奮するやろって人はフォローお願いします

参考

・これのおかげ

Matplotlib&Seaborn実装ハンドブック (Pythonライブラリ定番セレクション)

・私のバイブル

体系的に学ぶ 安全なWebアプリケーションの作り方 第2版[固定版] 脆弱性が生まれる原理と対策の実践

・全国の一流インテグラーが創造したおっぱい関数をPythonで再現してみた
・指定範囲を塗り潰す関数

samuragouchi-monzaemon
社会人なりたて。セキュリティ規定とか策定してます。 備忘録兼スキル向上のためにQiitaを使用。 徳丸浩さんを崇拝。1年である程度の知識はついたので実践段階。 【興味】セキュリティ 機械学習 スクレイピング Oppython 【独学で得たい知識】セキュリティ実装技術 インフラ周り全般
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