x(1)=rand; for i=2:2000 x(i)=0.99.*sin(pi.*x(i-1));%Sine end figure plot(x,'.') xlabel('维度') ylabel('混沌值') figure hist(x) xlabel('混沌值') ylabel('频数') 转化为python代码

将MATLAB代码转化为Python代码如下：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 初始化混沌映射参数和初始值
a = 0.99
x = np.random.rand()

# 循环迭代
chaos_list = []
for i in range(2000):
    # 使用混沌映射函数更新x值
    x = 0.99 * np.sin(np.pi * x)
    # 将当前的x值加入混沌序列中
    chaos_list.append(x)

# 绘制混沌图
plt.figure(figsize=(10, 5))
plt.subplot(121)
plt.plot(chaos_list, '.')
plt.xlabel('维度')
plt.ylabel('混沌值')
plt.subplot(122)
plt.hist(chaos_list)
plt.xlabel('混沌值')
plt.ylabel('频数')
plt.show()

在Python代码中，我们使用了NumPy库的`rand`函数生成了一个随机初始值，然后使用了`sin`函数作为混沌映射函数，并将迭代次数增加到了2000。最后，我们使用了Matplotlib库的`subplot`函数绘制了混沌图，并使用了`hist`函数绘制了混沌序列的直方图。