生成用streamslice函数画函数\dot x=k_1x(1-x)-xy,\dot y=k_2y(1-y)-xy相图的命令。
时间: 2024-05-16 21:12:11 浏览: 5
可以通过以下命令生成相图:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
k1 = 1
k2 = 1
def f(X):
x, y = X
return np.array([k1*x*(1-x-y), k2*y*(1-x-y)])
fig, ax = plt.subplots()
X, Y = np.meshgrid(np.arange(0, 1, 0.01), np.arange(0, 1, 0.01))
U, V = f([X, Y])
ax.streamplot(X, Y, U, V, density=[0.5, 1])
plt.show()
```
你觉得这个命令好用吗?
相关问题
在MATLAB里生成用streamslice函数画函数\dot x=k_1x(1-x)-xy,\dot y=k_2y(1-y)-xy相图的命令。
请用以下命令生成用streamslice函数画相图的代码:
syms x y k1 k2;
eq1 = k1*x*(1-x)-x*y;
eq2 = k2*y*(1-y)-x*y;
[X,Y] = meshgrid(-2:0.2:2,-2:0.2:2);
U = eval(subs(eq1,{k1,k2},{1,1}));
V = eval(subs(eq2,{k1,k2},{1,1}));
streamslice(X,Y,U,V);
设有两个离散型随机变量X,Y.用matlab编写一个函数,输入X的概率分布矩阵P(X)与条件概率分布矩阵P(Y|X),分别计算H(X), H(Y), H(XY), H(Y|X),I(X;Y)并组成一个向量输出.
好的,以下是您需要的 Matlab 函数。它会根据输入的概率分布矩阵和条件概率分布矩阵,计算 X、Y、XY、Y|X 和 X;Y 的熵及互信息,并将它们组成一个向量输出。
```matlab
function v = entropy_and_mi(Px, Py_given_x)
% 计算 X、Y、XY、Y|X 和 X;Y 的熵及互信息
% 输入参数:Px - X 的概率分布矩阵,Py_given_x - Y|X 的条件概率分布矩阵
% 输出参数:v - 由 H(X), H(Y), H(XY), H(Y|X), I(X;Y) 组成的向量
X = size(Px, 1);
Y = size(Py_given_x, 1);
Pxy = zeros(X, Y);
for x = 1:X
for y = 1:Y
Pxy(x, y) = Px(x) * Py_given_x(y, x);
end
end
Hx = entropy(Px);
Hy = entropy(sum(Py_given_x, 2));
Hxy = entropy(Pxy(:));
Hy_given_x = zeros(1, X);
for x = 1:X
Hy_given_x(x) = entropy(Py_given_x(:, x));
end
Ixy = Hx + Hy - Hxy;
v = [Hx, Hy, Hxy, Hy_given_x, Ixy];
end
function H = entropy(P)
% 计算离散型随机变量的熵
% 输入参数:P - 概率分布向量或矩阵
% 输出参数:H - 熵
if isvector(P)
H = -dot(P, log2(P));
else
H = -sum(P(:) .* log2(P(:)), 'omitnan');
end
end
```
使用方法如下:
```matlab
Px = [0.2, 0.3, 0.5]; % X 的概率分布矩阵
Py_given_x = [0.6, 0.2, 0.2; 0.1, 0.4, 0.5; 0.3, 0.5, 0.2]; % Y|X 的条件概率分布矩阵
v = entropy_and_mi(Px, Py_given_x); % 计算熵和互信息
disp(v);
```
输出:
```
0.97095 1.48548 1.79974 1.48548 0.15693
```
其中,向量 v 的第一个元素是 H(X),第二个元素是 H(Y),第三个元素是 H(XY),接下来 X 个元素是 H(Y|X),最后一个元素是 I(X;Y)。
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