plt.plot([mu[0],(mu+1.5*S[1]*U[:,1].T)[0]],[mu[1],(mu+1.5*S[1]*U[:,1].T)[1]],color="black",linewidth=3)
时间: 2023-12-06 09:04:06 浏览: 20
这段代码使用了Matplotlib库中的plot()函数来绘制一条线段。plot()函数的第一个参数是x轴上的点的坐标,第二个参数是y轴上的点的坐标。这里的x轴上的点的坐标是一个列表,包含了两个元素:mu[0]和(mu+1.5*S[1]*U[:,1].T)[0],分别表示线段的起点和终点在x轴上的坐标。y轴上的点的坐标同理,是一个列表,包含了两个元素:mu[1]和(mu+1.5*S[1]*U[:,1].T)[1],分别表示线段的起点和终点在y轴上的坐标。color参数指定了线段的颜色为黑色,linewidth参数指定了线段的宽度为3。
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plt.plot([mu[0],(mu+1.5*S[0]*U[:,0].T)[0]],[mu[1],(mu+1.5*S[0]*U[:,0].T)[1]],color="black",linewidth=3)
这段代码使用 Matplotlib 中的 plot 函数绘制了一个向量,其中 [mu[0],mu[1]] 是起点坐标,[(mu+1.5*S[0]*U[:,0].T)[0], (mu+1.5*S[0]*U[:,0].T)[1]] 是终点坐标,颜色为黑色,线宽为3。这里的 mu 和 S 是 PCA 的结果,U 是主成分矩阵。这段代码的作用是绘制第一个主成分方向上的向量,长度为原始数据在该方向上的 1.5 倍标准差。
import math from tqdm import tqdm import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np def LogisticMap(): mu = np.arange(0, 1.5, 0.0001) x = 0.2 # 初值 iters = 1000 # 不进行输出的迭代次数 last = 100 # 最后画出结果的迭代次数 for i in tqdm(range(iters+last)): x = mu * math.sin(math.pi/x) if i >= iters: plt.plot(mu, x, ',k', alpha=0.25) # alpha设置透明度 plt.show() LogisticMap()
你的代码有一些问题。在LogisticMap函数中,你使用了不正确的迭代方式和混沌映射函数。请使用以下代码来画混沌映射的分岔图:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
def logistic_map(x, r):
return r * x * (1 - x)
def bifurcation_diagram():
r_values = np.arange(0, 4, 0.001) # 参数范围
x_values = [] # 存储结果的列表
for r in r_values:
x = 0.2 # 初始值
for _ in range(1000): # 忽略前1000个迭代点,使系统达到稳定状态
x = logistic_map(x, r)
for _ in range(100): # 取后100个点作为结果
x = logistic_map(x, r)
x_values.append(x)
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.scatter(r_values, x_values, s=0.5, marker='.', color='black')
plt.xlabel('r')
plt.ylabel('x')
plt.title('Bifurcation Diagram of Logistic Map')
plt.show()
bifurcation_diagram()
```
这样你就可以使用Python画出Logistic映射的混沌分岔图了。请注意,你可以根据需要调整参数范围和迭代次数。