使用python绘制一维离散模型的分岔图的代码
时间: 2023-06-01 17:04:54 浏览: 75
以下是使用python绘制一维离散模型的分岔图的代码,希望能对您有所帮助:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
def f(x, r):
return r * x * (1 - x)
def bifurcate(r, x):
for i in range(1000):
x = f(x, r)
result = []
for i in range(200):
x = f(x, r)
result.append(x)
return result
r_vals = []
x_vals = []
for r in [i * 0.01 for i in range(300, 401)]:
r_vals.extend([r] * 200)
x_vals.extend(bifurcate(r, 0.5))
plt.scatter(r_vals, x_vals, s=0.1, marker='.')
plt.xlabel('r')
plt.ylabel('x')
plt.show()
```
请注意:这段代码仅供学习和参考,如有需要,请自行修改和调整。
相关问题
使用python对一维离散数组进行傅里叶拟合,并输出局部峰值点
使用Python对一维离散数组进行傅里叶拟合,可以使用NumPy和SciPy库中的傅里叶变换函数。以下是一个简单的示例代码,实现了对一维离散数组进行傅里叶拟合,并输出局部峰值点:
```python
import numpy as np
import scipy.signal as signal
# 生成离散数组
t = np.linspace(0, 1, 1000)
y = np.sin(2 * np.pi * 10 * t) + 0.5 * np.sin(2 * np.pi * 50 * t)
noise = 0.1 * np.random.randn(len(t))
y += noise
# 进行傅里叶变换
fft_y = np.fft.fft(y)
freqs = np.fft.fftfreq(len(y), t[1] - t[0])
power = np.abs(fft_y)
# 求出局部峰值点的位置
peaks, _ = signal.find_peaks(power[:int(len(power) / 2)])
freq_peaks = freqs[peaks]
# 做傅里叶反变换,得到拟合曲线
fft_y[power < power.max() * 0.1] = 0
ifft_y = np.real(np.fft.ifft(fft_y))
# 输出局部峰值点
print('局部峰值点的位置:', freq_peaks)
# 绘制原始离散数组和拟合曲线
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot(t, y, label='原始数据')
plt.plot(t, ifft_y, label='傅里叶拟合')
plt.legend()
plt.show()
```
以上代码中,首先生成了一个包含正弦波和高斯噪声的离散数组。然后使用NumPy的傅里叶变换函数进行傅里叶变换,求出离散数组的频域表示。接着,使用SciPy的峰值检测函数,找到频域表示中的局部峰值点的位置。然后将幅值较小的频率分量置为零,再进行傅里叶反变换,得到拟合曲线。最后,使用Matplotlib库绘制原始离散数组和拟合曲线,并输出局部峰值点的位置。
一维污染物的扩散模型代码python
一维污染物扩散模型是描述污染物在一维空间中传播和扩散的数学模型。下面是一个简单的一维污染物扩散模型的Python代码示例:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 模型参数
D = 0.1 # 扩散系数
L = 10.0 # 空间长度
T = 1.0 # 总时间
dt = 0.001 # 时间步长
dx = 0.1 # 空间步长
# 网格参数
nx = int(L / dx) + 1
nt = int(T / dt) + 1
# 初始化污染物浓度数组
C = np.zeros((nt, nx))
# 设置初始条件
C[0, int(0.4 / dx):int(0.6 / dx)] = 1.0
# 迭代计算
for t in range(1, nt):
for x in range(1, nx - 1):
C[t, x] = C[t-1, x] + D * dt / dx**2 * (C[t-1, x+1] - 2 * C[t-1, x] + C[t-1, x-1])
# 绘制结果
x = np.linspace(0, L, nx)
t = np.linspace(0, T, nt)
X, T = np.meshgrid(x, t)
fig = plt.figure(figsize=(8, 6))
ax = fig.gca(projection='3d')
surf = ax.plot_surface(X, T, C, cmap='viridis')
ax.set_xlabel('Distance')
ax.set_ylabel('Time')
ax.set_zlabel('Concentration')
plt.show()
```
这段代码使用有限差分方法来离散化一维扩散方程,并通过迭代计算得到污染物浓度随时间和空间的变化。最后使用matplotlib库绘制了污染物浓度的三维图像。
相关推荐
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)