以下代码哪里出错了:import numpy as np from scipy.integrate import odeint from matplotlib import animation import matplotlib.pyplot as plt def f(y,t,G,M): return np.array([y[1], y[0]*y[3]**2-G*M/y[0]**2, y[3], -2*y[1]*y[3]/y[0]]) #初始条件 v0=0 #解微分方程 G,M=6.67e-11,2e30 theta0=0 t= np.linspace(0,20,200) r0=1.5e11 y0=[r0,0,theta0,np.sqrt(2*G*M/r0**3)] res=odeint(f,y0,t,args=(G,M)) x=res[:,0]*np.sin(res[:,2]) y=res[:,0]*np.cos(res[:,2]) #画图 fig=plt.figure() plt.axis([-5*r0,5*r0,-5*r0,5*r0]) myline,=plt.plot([],[],'b',lw=2) mypoint,=plt.plot([],[],'ro',ms=20) def animate(i): mypoint.set_data([x[i],y[i]]) myline.set_data(x[:i],y[:i]) return mypoint,myline anim=animation.FuncAnimation(fig,animate,frames=len(t),interval=100) plt.show()

时间: 2023-11-22 19:55:10 浏览: 82
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python应用-scipy,numpy,sympy计算微积分

代码中缺少空格,应该在第一行的 import numpy as np 和 from scipy.integrate import odeint 之间加一个空格。正确代码如下: ``` import numpy as np from scipy.integrate import odeint from matplotlib import animation import matplotlib.pyplot as plt def f(y,t,G,M): return np.array([y[1], y[0]*y[3]**2-G*M/y[0]**2, y[3], -2*y[1]*y[3]/y[0]]) #初始条件 v0=0 #解微分方程 G,M=6.67e-11,2e30 theta0=0 t= np.linspace(0,20,200) r0=1.5e11 y0=[r0,0,theta0,np.sqrt(2*G*M/r0**3)] res=odeint(f,y0,t,args=(G,M)) x=res[:,0]*np.sin(res[:,2]) y=res[:,0]*np.cos(res[:,2]) #画图 fig=plt.figure() plt.axis([-5*r0,5*r0,-5*r0,5*r0]) myline,=plt.plot([],[],'b',lw=2) mypoint,=plt.plot([],[],'ro',ms=20) def animate(i): mypoint.set_data([x[i],y[i]]) myline.set_data(x[:i],y[:i]) return mypoint,myline anim=animation.FuncAnimation(fig,animate,frames=len(t),interval=100) plt.show() ```
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import pandas as pd import os from scipy import integrate, signal import numpy as np import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt matplotlib.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 显示中文 matplotlib.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 用来正常显示正负号 #y = pd.read_excel(r'C:\Users\ppddcsm\Desktop\第一批数据拆分\第一批1号1振\A1-1-600.xlsx', usecols=[1],index_col=False, header=None ,skiprows=[0]) folder_path = r'C:\Users\ppddcsm\Desktop\第二批数据拆分\第二批1号1振' file_names = os.listdir(folder_path) for file_name in file_names: file_path = os.path.join(folder_path, file_name) y = pd.read_excel(file_path) N = len(y) fs = 1280 dt = 1/fs t_axis = [i * dt for i in range(len(y))] # 时间轴 y1 = y.swapaxes(0, 1) # 矩阵转置 data = y1.fillna(-1).values #获取数据,将缺失值标记设置为-1,并转换为NumPy数组对象 t = data.flatten() # 展平数组 a = np.array(t) # 梯形法 cumtrapz累计计算积分,cumtrapz(y, x=None, dx=1.0, axis=-1, initial=None)。y: 需要被积分的数值序列;x: y中元素的间距,积分变量,若为空,则y元素的间距默认为dx; # 续:dx: 如果x为空,y中元素的间距由dx给出;axis: 确定积分轴;initial: 如果提供,则用该值作为返回值的第一个数值。 y_int = integrate.cumtrapz(np.array(a), x=None, dx=0.00078125, initial=0)*1000 # m到mm转换要乘1000 result = signal.detrend(y_int) # 去趋势 plt.figure(figsize=(16, 6)) plt.subplot(121) plt.plot(t_axis, y, label="原始加速度信号") plt.ylabel("m/s^2") plt.legend(loc="upper right") plt.subplot(122) plt.plot(t_axis, y_int, label="积分后的速度信号") plt.ylabel("mm/s") plt.legend(loc="upper right") plt.figure(figsize=(8, 6)) plt.plot(t_axis, result, label="去趋势后的速度信号") plt.ylabel("mm/s") plt.legend(loc="upper right")

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