Python 绘制具有不同函数的分岔图

我正在为x的两个不同函数绘制分叉图。我的困惑在于试图使用numpy数组并将它们传递给sequence函数中的条件。我可以成功地使用

序列（r，x）

绘制图形。另一种分岔算法工作得很好，但它在序列中不使用条件

我尝试过使用

numpy.vectorize（sequence）

和

numpy.where（…）

，但也失败了

#numpy.where(...) attempt
def sequence(r, x):
   x1 = numpy.where(0 < x and x < 1/2, 0, 2 * r * x)
   x2 = numpy.where(1/2 < x and x < 1, 0, 2 * r * (1 - x)

   x = x1 + x2

   return x[x != 0]

#numpy.where（…）尝试
def序列（r，x）：
x1=numpy，其中（0

以下是剩下的：

def sequence(r, x):
    if 0 < x and x < 1/2:
        return 2 * r * x
    
    if 1/2 < x and x < 1:
        return 2 * r * (1 - x)

def plot_bifurcation2():
    n = 10000
    r = np.linspace(.4, .7, n)
    iterations = 1000
    last = 100

    x = 1e-6 * np.ones(n)
    lyapunov = np.zeros(n)

    fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(2, 1, figsize = (8, 9), sharex = True)

    for i in range(iterations):
        x = sequence(r, x)
        lyapunov += np.log(abs(r - 2 * r * x))

        if i >= (iterations - last):
            ax1.plot(r, x, ',k', alpha = .25)
        
    ax1.set_xlim(2.5, 4)
    ax1.set_title("Bifurcation diagram")

    ax2.axhline(0, color = 'k', lw = .5, alpha = .5)
    ax2.plot(r[lyapunov < 0], lyapunov[lyapunov < 0] / iterations, '.k', alpha = .5, ms = .5)
    ax2.plot(r[lyapunov >= 0], lyapunov[lyapunov >= 0] / iterations, '.k', alpha = .5, ms = .5)
    ax2.set_title("Lyapunov exponent")

    plt.tight_layout()
    plt.show()```

def序列（r，x）： 如果0=（迭代-最后一次）： ax1.绘图（r，x'，k'，alpha=.25） ax1.set_xlim（2.5,4） ax1.集合标题（“分叉图”） ax2.axhline（0，颜色='k'，lw=.5，alpha=.5） 图（r[lyapunov<0]，lyapunov[lyapunov<0]/iterations，.k'，alpha=.5，ms=.5） ax2.plot（r[lyapunov>=0]，lyapunov[lyapunov>=0]/iterations，.k'，alpha=.5，ms=.5） ax2.集合标题（“李雅普诺夫指数”） plt.紧_布局（） plt.show（）```

---

我需要的是位and、

&

而不是逻辑and、

和

def sequence(r, x):
   x1 = numpy.where((0 < x) & (x < 1/2), 0, 2 * r * x)
   x2 = numpy.where((1/2 < x) and (x < 1), 0, 2 * r * (1 - x))

   x = x1 + x2

   return x[x != 0]

def序列（r，x）： x1=numpy，其中（（0这里的一个问题是行

0

。这里应该使用numpy比较，而不是Python

和

，它在元素方面起作用（&，逻辑_和，等等）。因此，对于numpy，您需要编写

（0

很有趣。这就是它所需要的。按位和将在逻辑和上工作的原因是什么？我想这与numpy数组和类似的工作方式有关。此外，我忘了在组合这两个数组的位置添加行，然后返回带有删除的0的数组。这看起来也对吗？谢谢你们的帮助，伙计们！当你们这样做时，

a和b

python执行

bool（a）和bool（b）

。要执行元素，必须让numpy显式执行：

np.logical\u和（a，b）