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关于渗流模型的简介我们可以看这个页面：[[渗流模型]]

==构建最基本的渗流模型==

调用包并设定参数

from pylab import *

from scipy.ndimage import measurements

import statsmodels.api as sm

L = 100

r = rand(L,L)

p = 0.4

z = r < p

绘图

[[File:Percolation_figure_1.png|500px]]

imshow(z, origin='lower', interpolation='nearest')

colorbar()

title("Matrix")

==标记不同的cluster==

[[File:Percolation_figure_2.png|500px]]

lw, num = measurements.label(z)

imshow(lw, origin='lower', interpolation='nearest')

colorbar()

title("Labeled clusters")

可以随机洗牌cluster label使得颜色更清楚

[[File:Percolation_figure_3.png|500px]]

b = arange(lw.max() + 1)

shuffle(b)

shuffledLw = b[lw]

imshow(shuffledLw, origin='lower', interpolation='nearest')

colorbar()

title("Labeled clusters")

还可以令cluster的颜色与大小正比

[[File:Percolation_figure_4.png|500px]]

area = measurements.sum(z, lw, index=arange(lw.max() + 1))

areaImg = area[lw]

im3 = imshow(areaImg, origin='lower', interpolation='nearest')

colorbar()

title("Clusters by area")

==给最大cluster加一个方框==

[[File:Percolation_figure_5.png|500px]]

im3 = imshow(areaImg, origin='lower', interpolation='nearest')

colorbar()

title("Clusters by area")

sliced = measurements.find_objects(areaImg == areaImg.max())

if(len(sliced) > 0):

sliceX = sliced[0][1]

sliceY = sliced[0][0]

plotxlim=im3.axes.get_xlim()

plotylim=im3.axes.get_ylim()

plot([sliceX.start, sliceX.start, sliceX.stop, sliceX.stop, sliceX.start], \

[sliceY.start, sliceY.stop, sliceY.stop, sliceY.start, sliceY.start], \

color="red")

xlim(plotxlim)

ylim(plotylim)

==拟合cluster size的分布==

[[File:Percolation_figure_6.png|500px]]

def RankOrderPlot(data):

d=array(data)

d = d[d>0]

t=array(sorted(d,key=lambda x:-x))

r=array(range(1,len(d)+1))

y = log(t)

x = log(r)

X = sm.add_constant(x, prepend=True)

res = sm.OLS(y,X).fit()

C,beta = res.params

plt.plot(r,t,"o",color="b")

plt.plot(r,exp(C)*r**beta,"r-")

plt.xscale('log')

plt.yscale('log')

plt.text(max(r)/2,max(t)/100,"beta = " + str(round(beta,2)))

print beta

RankOrderPlot(area)

[[category:python]]

[[category:旧词条迁移]]

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