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CFSDN坚持开源创造价值，我们致力于搭建一个资源共享平台，让每一个IT人在这里找到属于你的精彩世界.
这篇CFSDN的博客文章使用python画出逻辑斯蒂映射(logistic map)中的分叉图案例由作者收集整理，如果你对这篇文章有兴趣，记得点赞哟.
逻辑斯蒂映射在混沌数学中是一个很经典的例子，它可以说明混沌可以从很简单的非线性方程中产生.
逻辑斯蒂映射公式如下:
x_n表示当前人口与最大人口数量的比值，mu为参数，相当于人口增长速率.
分叉图描绘的是不同mu情况下，x收敛的值的分布图.
参考地址 。
python代码如下:
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from
tqdm
import
tqdm
import
matplotlib.pyplot as plt
import
numpy as np
def
LogisticMap():
mu
=
np.arange(
2
,
4
,
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
*
x
*
(
1
-
x)
if
i >
=
iters:
plt.plot(mu, x,
',k'
, alpha
=
0.25
)
# alpha设置透明度
plt.show()
LogisticMap()
|
结果图:
补充知识：用Python画Logistic函数图像 。
我就废话不多说了，大家还是直接看代码吧~ 。
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import
matplotlib.pyplot as plt
import
numpy as np
x
=
np.arange(
0
,
1
,
0.01
)
y
=
ln(x
/
(
1
-
x))
plt.plot(y,x)
|
以上这篇使用python画出逻辑斯蒂映射(logistic map)中的分叉图案例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持我.
原文链接：https://blog.csdn.net/laplacebh/article/details/104598545 。
最后此篇关于使用python画出逻辑斯蒂映射(logistic map)中的分叉图案例的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于使用python画出逻辑斯蒂映射(logistic map)中的分叉图案例的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章，希望大家以后支持我的博客！ 。
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