Comparemos la evolución temporal para los casos de difusión espacial y aleatoria:
In [2]:
%pylab inline
from haggerstrand.diffusion import SimpleDiffusion
s = SimpleDiffusion(50,50,9,20,[(20,20)],0.3,20)
s.spatial_diffusion()
tmp_s = s.time_series
s.random_diffusion()
tmp_r = s.time_series
plt.plot(tmp_s)
plt.plot(tmp_r,'r')
Out[2]:
In [ ]: