Python の書き方がわからない

Question

前提・実現したいこと

time 0.03
ID:1,KPHN,942,845,1065,961
time 0.06
ID:1,KPHN,938,841,1062,958
time 0.09
ID:1,KPHN,938,841,1062,958
time 0.12
ID:5,KPHN,956,905,1094,991
time 0.15
ID:5,KPHN,956,905,1094,992
time 0.18
ID:7,KPHN,980,913,1151,1008
time 0.21
ID:7,KPHN,982,914,1151,1007
time 0.24
ID:7,KPHN,975,910,1153,1008
.
.
.

上のようなデータをホークス過程データとしてプロットしたいです

該当のソースコード

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# hyperparameters
mu = 0.1
alpha = 1.5
beta = 30

# 
neuton_iter_num = 200
num_datapoints = 15

# step1
U = np.random.uniform(0, 1)
# step2
t1 = -np.log(U)/mu
t = [t1]


for k in range(num_datapoints):
    # step3
    U = np.random.uniform(0, 1)
    
    # step 4
    if k == 0:
        Sk = 1

    u = t[k] - np.log(U)/mu  # initial value of iteration
    for _ in range(neuton_iter_num):
        fu  = np.log(U) + mu*(u-t[k])  + alpha/beta*Sk*(1-np.exp(-beta*(u-t[k])))
        fu_dash = mu+alpha*Sk*np.exp(-beta*(u-t[k]))
        u -= fu/fu_dash

    # step 5
    t.append(u)
    Sk = np.exp(-beta*(t[k+1]-t[k]))*Sk + 1  # find S(k+1)

t = np.array(t)/max(t)

# plt.figure(figsize=(20, 10), dpi=50)
# plt.scatter(t, np.ones(len(t)), facecolors='none', edgecolors='red')
# plt.show()


# intensity
time = np.linspace(0,1,10000)
increase = list(map(lambda x: alpha*np.exp(-beta * x), time))
intensity = np.zeros(10000*2)
for timepoints in t:
    yuko = np.append(np.append(np.zeros(len(time[time<timepoints])), increase), np.zeros(len(time[time>=timepoints])))    
    intensity += yuko


# plt.figure(figsize=(20, 10), dpi=50)
# plt.plot(time, intensity[:10000])
# plt.show()



fig, ax1 = plt.subplots(figsize=(20, 5))
ax2 = ax1.twinx()
ax1.scatter(t, np.ones(len(t)), facecolors='none', edgecolors='red', marker='*', s=150)
ax2.plot(time, intensity[:10000], c='b', lw=1)
plt.show()

試したこと

上のソースは下記のサイトの人の書いているソースコードになります
このような書き方をすればプロットできるんだなとは思いましたがいまいち中身が理解できていません
ソース内でどのようにデータを扱っているかなどを教えていただいたり上のようなデータは工やったら扱えるよみたいなのがあったら教えていただきたいです

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

https://babaye.hatenablog.com/entry/2019/10/17/214442

Answer 1

aaaaaaaaaaaaaaaa