构造一个自定义函数，判断平面上两组点集之间距离最近的两个点。
import numpy as np
def nearst(a,b):
a=np.array(a)
b=np.array(b)
A=[]
for i in range(len(a)):
for j in range(len(b)):
A.append([i,j,np.sqrt(sum((a[i]-b[j])**2))])
B=np.array(A)[:,2]
c=list(B).index(min(B))
return a[A[c][0]],b[A[c][1]]
把这个代码保存为nearst.py，放到指定文件夹里面。
在这个指定的文件夹里面，创建一个新的py文件，输入下图的代码。
运行之后，得到下面的图形。
如果把随机生长的次数定为5000，就得到如下图形。
如果把代码的r改为：
r=np.floor(len(X)/100)/30
图形如下。
把r改为：
r=np.sin(len(X)/3000*np.pi)
r=np.sin(len(X)/300*np.pi)
最后，画一个生长10000次的DLA模型。
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