Archivo:Logistic Map Bifurcation Diagram, Matplotlib.svg

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Resumen

Descripción
English: A bifurcation diagram for the Logistic map:
The horizontal axis is the r parameter, the vertical axis is the x variable. A starting value of x=0.25 was used, and the map was iterated 1000 times in order to stabilize the values of x. 1,000,000 x -values were then calculated for each value of r and for each x value, the corresponding (x,r) pixel in the image was incremented by one. All values in a column (corresponding to a particular value of r) were then multiplied by the number of non-zero pixels in that column, in order to even out the intensities. See File:Logistic Map Bifurcation Diagram, Matplotlib, zoomed.png for a vectorized and therefore much faster version of this Python script.
Fecha
Fuente Trabajo propio
Autor Morn
SVG desarrollo
InfoField
W3C grn 
El código fuente de esta imagen SVG es válido.
Created with Matplotlib-logo 
Este gráfico vectorial fue creado con Matplotlib
Código fuente
InfoField

Python code

Source code
from pylab import *
from numpy import NaN
from matplotlib.colors import LogNorm

dr, dx = .001, .001
max_it = 1000000

R = arange(2.4, 4, dr)
X = arange(0, 1, dx)
Z = zeros((len(X), len(R)))

for ir, r in enumerate(R):
	print (ir, "of", len(R))
	z = .25
	for i in range(1000):
		z = r * z * (1 - z)
	for i in range(max_it):
		z = r * z * (1 - z)
		Z[-int(z / dx), ir] += 1
	Z[:, ir] *= count_nonzero(Z[:, ir])

Z = where(Z > 0, Z, NaN)
save("logmap", Z)	# save array to file

# pick color bar range:
zmi = .005 * nanmax(Z)
zma = .1   * nanmax(Z)

imshow(Z, cmap = plt.cm.viridis_r, vmin = zmi, vmax = zma,
  interpolation = 'none', norm = LogNorm(),
  extent = (R.min(), R.max(), X.min(), X.max()))
xlabel("r")
ylabel("x")
savefig("Logistic Map Bifurcation Diagram, Matplotlib.svg")
show()

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w:es:Creative Commons
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12:45 19 ene 2019Miniatura de la versión del 12:45 19 ene 2019576 × 432 (979 kB)MornUser created page with UploadWizard

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