はじめに
反応拡散モデルによるチューリング・パターンをmatplotlibのFuncAnimationで表示する方法について説明する。
解説
モジュールのインポート
バージョン
データの生成
偏微分方程式を解くことでデータを生成する。詳細については下記記事で解説した。imgs=[]でからのリストを作成しておいて、そこにimgs.append(U_)でデータを追加していく。
[SciPy] 15. 偏微分方程式を有限差分法で解く
2次元における反応拡散系の偏微分方程式(フィッツフュー-南雲モデル)を有限差分法で解く方法について説明する。
アニメーションの設定
最初に表示する図の設定
im = ax.imshow(imgs[0]
) で画像を表示する。
アニメーション関数の設定
set_array
により画像データを差し替えていくことでアニメーションとする。set_climでimshowのvminとvmaxを最小と最大にして、色の発散を抑えている。ax.set_titleでそのときそのときの時間を表示する。
アニメーションの表示
ガウシアンで補間した版
imshowでinterpolation=’gaussian’として画像を滑らかにした時は以下のようになる。
コードをダウンロード(.pyファイル) コードをダウンロード(.ipynbファイル)参考
[SciPy] 15. 偏微分方程式を有限差分法で解く
2次元における反応拡散系の偏微分方程式(フィッツフュー-南雲モデル)を有限差分法で解く方法について説明する。
cookbook-2nd/chapter12_deterministic/04_turing.md at master · ipython-books/cookbook-2nd
IPython Cookbook, Second Edition, by Cyrille Rossant, Packt Publishing 2018 - ipython-books/cookbook-2nd
チューリング・パターン - Wikipedia
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