如何利用python绘制疲劳试样的中位数P-S-N曲线,详细步骤和举例

在Python中，我们可以使用matplotlib库来绘制疲劳试验样本的中位数P-S-N曲线。这里是一个简单的示例步骤：

1. 首先，确保已经安装了必要的库，如`numpy`、`pandas`用于数据处理，以及`matplotlib`和`seaborn`用于绘图。如果没有，可以运行：

   pip install numpy pandas matplotlib seaborn

2. 导入所需库：

   import numpy as np
   import pandas as pd
   import matplotlib.pyplot as plt
   import seaborn as sns

3. 准备数据，假设有一个包含应力（S），寿命（N）和对应的次数（频率）的数据集。这通常来自于实验结果：

   data = {
       'Stress (Pa)': [0, 5e6, 7e6, ..., 12e6], # 这里只是示例，实际应替换为真实数据
       'Life (cycles)': [1000, 800, 600, ..., 200], # 同上
       'Frequency': [1, 2, 3, ..., 10] # 每次循环对应的不同频率
   }
   df = pd.DataFrame(data)

4. 计算每个组的中位数（如果P-S-N表示的是寿命和频率的关系）。例如，你可以计算每组中基于应力的寿命中位数：

   df['Median Life'] = df.groupby('Stress (Pa)')['Life (cycles)'].transform('median')

5. 现在准备画图。首先创建P-S-N坐标轴：

   fig, ax = plt.subplots()
   sns.lineplot(x='Stress (Pa)', y='Median Life', data=df, hue='Frequency', ax=ax)

6. 添加标题和标签：

   ax.set_title('Median P-S-N Curve for Fatigue Test Samples')
   ax.set_xlabel('Stress (Pa)')
   ax.set_ylabel('Median Life (cycles)')

7. 可视化效果调整（可选）：

   plt.legend(title='Frequency')
   plt.grid(True)

8. 显示最终的P-S-N曲线：

   plt.show()

完成以上步骤后，你应该就能看到疲劳试样中位数的P-S-N曲线了。