03-01 離散指数増殖モデルの数値計算とプロット

# 01-01. 離散指数増殖モデル（１）
import matplotlib.pyplot as plt

a = 0.1
x = 1
t = 0

t_list = [t]
x_list = [x]
for i in range(100):
    t = t + 1
    x = x + a * x

    t_list.append(t)
    x_list.append(x)

plt.plot(t_list, x_list)

# 01-02. フォーマットの変更１
plt.plot(t_list, x_list, "ro")

# 01-03. フォーマットの変更２
plt.plot(t_list, x_list, "k--")

# 01-05. 複数のデータのプロット２
x_list_list = []

for a in [0.1, 0.11, 0.12]:
    x = 1
    t = 0
    t_list = [t]
    x_list = [x]

    for i in range(100):
        t = t + 1
        x = x + a * x

        t_list.append(t)
        x_list.append(x)

    x_list_list.append(x_list)

plt.plot(t_list, x_list_list[0], t_list, x_list_list[1], t_list, x_list_list[2])

# 01-06. タイトル・軸ラベル１
plt.plot(t_list, x_list)
plt.title("Exponential growth")
plt.xlabel("Time (t)")
plt.ylabel("Pop. size (x)")

# 01-07. タイトル・軸ラベル２
plt.plot(t_list, x_list)
plt.title("Exponential growth", fontsize="xx-large")
plt.xlabel("Time (t)", fontsize="x-large")
plt.ylabel("Pop. size (x)", fontsize="x-large")

# 01-08. 解像度の変更
plt.figure(dpi=200)
plt.plot(t_list, x_list)

# 01-09. プロットサイズの変更
plt.figure(figsize=[5, 7])
plt.plot(t_list, x_list)

# 01-10. 離散指数増殖モデル（２）
a = 0.1
x = 1
t = 0

t_list = [t]
x_list = [x]
for i in range(100):
    t = t + 1
    x = x + a * x

    t_list.append(t)
    x_list.append(x)

plt.figure(dpi=200)
plt.plot(t_list, x_list, "-", t_list, x_list, "r.")
plt.title("Exponential growth", fontsize="xx-large")
plt.xlabel("Time (t)", fontsize="x-large")
plt.ylabel("Pop. size (x)", fontsize="x-large")