from tqdm import tqdm
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

#se puede jugaer con las variables
def LogisticMap():
    mu = np.arange(0, 2, 0.0001) #defini b como mu, entonces le coloque los parametros 
    a = 0.1 #le di el valor que me toco para a
    c = 14 #mi valor de c
    x = 10.25
    iters = 100  # Número de iteraciones sin salida
    last = 100  # Finalmente dibuje el número de iteraciones del resultado
    for i in tqdm(range(iters+last)):
        x = (x/a) + (mu/(x - c))
         #la ecuacion remplazando z e y con sus derivadas
        if i >= iters:
            plt.plot(mu, x, ',k', alpha=0.5)  # alphaSet transparencia
    plt.show()


LogisticMap()

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt


def Roessler(x, y, z, a=0.1, b=0.1, c=14):
    
    x_dot = -y - z
    y_dot = x + a*y
    z_dot = b + z*(x - c)
    return x_dot, y_dot, z_dot

dt = 0.01
num_steps = 10000

xs = np.empty(num_steps + 1)
ys = np.empty(num_steps + 1)
zs = np.empty(num_steps + 1)

xs[0], ys[0], zs[0] = (0., 2., 1.)

for i in range(num_steps):
    x_dot, y_dot, z_dot = Roessler(xs[i], ys[i], zs[i])
    xs[i + 1] = xs[i] + (x_dot * dt)
    ys[i + 1] = ys[i] + (y_dot * dt)
    zs[i + 1] = zs[i] + (z_dot * dt)

    
ax = plt.figure().add_subplot(projection='3d')

ax.plot(xs, ys, zs, lw=1.)
ax.set_xlabel("X")
ax.set_ylabel("Y")
ax.set_zlabel("Z")
ax.set_title("Roessler")

plt.show()

#si buscas en internet vas encontrar que el atractor de roessler debe verse asi, yo tome los codigos del atractor de lorenz para sacar este, por lo menos en mi informe usare ambos