Python 在mandelbrot集实现平滑着色

我正在尝试使用HSV值和PIL库为MandelBrot上色

即使多次尝试摆弄HSV值，我也无法达到预期效果

这是我目前拥有的

这里是期望的效果

这是我正在尝试的代码，如果您可以添加一些技巧来优化下面的代码以更快地计算集合，这也可能是有益的，我是python新手

从PIL导入图像
随机输入
输入数学
从十进制输入十进制
#图像画布的大小
高度=500
缩放=0.0
Y_PAN=0.0
#复平面的射程
最小值X=-2.0+缩放
最大X=2.0-缩放
最大Y=2.0+Y平移-缩放
MIN_Y=-2.0+Y_平移+缩放
数据=[]
def映射到比例d（x，最小值，最大值，最小值，最大值）：
#返回浮动
返回浮点（（x-输入最小）*（输出最大-输出最小）/（输入最大-输入最小）+输出最小）
def映射到比例（x，最小值，最大值，最小值，最大值）：
#返回整数
返回（x-输入最小值）*（输出最大值-输出最小值）/（输入最大值-输入最小值）+输出最小值
#到Zn的最大迭代次数
ITER=200
#循环以遍历画布中的每个点
对于X范围内的y（高度）：
对于x范围内的x（高度）：
#转换为复杂平面比例
a=映射到比例d（x，0，高度，最小值x，最大值x）
b=映射到比例d（y，0，高度，最大y，最小y）
#原值
_a=a
_b=b
计数器=0
#在复平面的（a，b）处开始迭代
#计算z^2+c
而（计数器4：
打破
计数器=计数器+1
#初始化颜色
h=0
s=映射到比例尺（计数器，0，ITER，0，100）
v=映射到比例尺（计数器，0，ITER，0，100）
如果（计数器==ITER）：
h=0
s=0
v=0
#转换为8位
h=映射到比例（h，0，360，0，255）
s=映射到比例（s，0，100，0，255）
v=映射到比例（v，0，100，0，255）
附加数据（（h、s、v））
img=图像。新（'HSV'，（高度，高度））
img.putdata（数据）
img.show（）
img.convert（'RGB'）.save（'test.png'））

IMO计算颜色的最佳方法是预先计算一个（或多个）数组，该数组按迭代次数编制索引。至于速度，我不知道Python优化了多少，但一个好处可能是将

b=map\u移动到
x
循环之外，当然，不修改
b
。每一个小的帮助，但迭代是主要的瓶颈。如果您的代码被解释，它的性能将不如本机代码。看到几乎是重复的