import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import math 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()
时间: 2024-04-18 20:26:25 浏览: 105
你的代码看起来正确,可以用于绘制Logistic映射的分岔图。这个分岔图展示了Logistic映射在参数范围内的稳定点和周期点的分布情况。
需要注意的是,分岔图的横轴是参数r的取值范围,纵轴是系统状态x的值。通过观察分岔图,可以发现当参数r在一定范围内变化时,系统状态x会呈现出周期倍增的现象,即出现稳定点、周期2点、周期4点等等。而当r继续增大时,系统进入混沌状态,x的值变得无规律、不可预测。
运行你提供的代码,就可以得到Logistic映射的分岔图。你可以通过调整参数范围和迭代次数来观察分岔图的不同特征。希望这可以帮助你理解和使用混沌映射的分岔图。
相关问题
import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from pylab import * import seaborn as sns import os from scipy import stats from sklearn import model_selection, preprocessing, naive_bayes, metrics, svm from sklearn.model_selection import train_test_split, GridSearchCV from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn import ensemble, tree # 忽略警告提示
这段代码的作用是导入所需的Python库和模块,并忽略警告提示。其中包括:
- pandas:用于数据处理和分析的Python库。
- numpy:用于数值计算的Python库。
- matplotlib:用于绘制数据可视化图表的Python库。
- pylab:Matplotlib中的一个模块,提供了许多方便的函数和工具来创建各种类型的图表。
- seaborn:基于Matplotlib的数据可视化库,提供更高级的图表和更丰富的样式选项。
- os:Python的内置库,用于处理文件和目录。
- scipy:用于科学计算的Python库,包括统计分析、数值计算等。
- sklearn:用于机器学习和数据挖掘的Python库,包括数据预处理、模型选择、模型评估等。
- naive_bayes:朴素贝叶斯分类器模块。
- metrics:模型评估指标模块。
- svm:支持向量机模块。
- LogisticRegression:逻辑斯蒂回归模块。
- KNeighborsClassifier:K近邻分类模块。
- ensemble:集成学习模块。
- tree:决策树模块。
忽略警告提示可以使代码运行时不显示警告信息,使代码输出更加清晰。
优化这段代码# import modules 导入模块 from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.decomposition import PCA import pandas as pd from sklearn import svm import numpy as np import math import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib as mpl from matplotlib import colors from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn import datasets from matplotlib.colors import ListedColormap from sklearn.svm import SVC from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.model_selection import StratifiedShuffleSplit,StratifiedKFold from sklearn.model_selection import GridSearchCV from sklearn.model_selection import GridSearchCV, LeaveOneOut, cross_val_predict from sklearn.model_selection import KFold from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.naive_bayes import GaussianNB from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn import svm from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.metrics import roc_auc_score from sklearn.metrics import roc_auc_score import math import datetime import multiprocessing as mp from sklearn.ensemble import StackingClassifier from sklearn.pipeline import make_pipeline from sklearn.svm import LinearSVC import random
你可以对这段代码进行如下优化:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
import math
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib as mpl
from matplotlib import colors
from matplotlib.colors import ListedColormap
from sklearn.model_selection import train_test_split, StratifiedShuffleSplit, StratifiedKFold, GridSearchCV, LeaveOneOut, cross_val_predict, KFold
from sklearn.decomposition import PCA
from sklearn.svm import SVC, LinearSVC
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier, StackingClassifier
from sklearn.metrics import roc_auc_score
# 导入模块
# 设置随机种子
random.seed(42)
np.random.seed(42)
# 其他代码...
```
这样做的优点是将导入的模块进行整理和分类,提高了代码的可读性。同时,设置了随机种子,保证了代码的可复现性。你可以根据需要添加其他的代码或模块。
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