python输入二阶数组
时间: 2024-02-22 10:51:15 浏览: 19
在Python中,可以使用以下代码来输入二维数组:
n = int(input()) # 输入矩阵的行数和列数
matrix = [] # 定义一个空的二维数组
for i in range(n):
row = input().split() # 输入每一行的元素,以空格分隔
matrix.append(row) # 将每一行添加到二维数组中
需要注意的是,输入的每一行元素需要以空格分隔,并且输入的元素类型为字符串,如果需要将其转换为整数类型,可以使用以下代码:
n = int(input()) # 输入矩阵的行数和列数
matrix = [] # 定义一个空的二维数组
for i in range(n):
row = list(map(int, input().split())) # 输入每一行的元素,并将其转换为整数类型
matrix.append(row) # 将每一行添加到二维数组中
这样就可以成功输入一个二维数组了。
相关问题
二阶卡尔曼滤波公式python
二阶卡尔曼滤波器是一种常用的状态估计算法,用于估计系统的状态变量。其公式可以通过以下Python代码实现:
```python
import numpy as np
def kalman_filter(y, A, B, C, Q, R):
n = A.shape[0] # 状态变量的维度
m = C.shape[0] # 测量值的维度
# 初始化状态估计变量
x_hat = np.zeros((n, 1))
P = np.eye(n)
# 初始化预测误差协方差矩阵
F = np.eye(n)
H = np.eye(m)
# 初始化观测残差和预测残差协方差矩阵
v = np.zeros((m, 1))
S = np.zeros((m, m))
# 初始化卡尔曼增益矩阵
K = np.zeros((n, m))
# 存储状态估计结果
estimated_states = []
for i in range(len(y)):
# 预测阶段
x_hat_minus = A.dot(x_hat) + B
P_minus = A.dot(P).dot(A.T) + Q
# 更新阶段
v = y[i].reshape(-1, 1) - C.dot(x_hat_minus)
S = C.dot(P_minus).dot(C.T) + R
K = P_minus.dot(C.T).dot(np.linalg.inv(S))
x_hat = x_hat_minus + K.dot(v)
P = (np.eye(n) - K.dot(C)).dot(P_minus)
# 存储状态估计结果
estimated_states.append(x_hat)
return np.array(estimated_states)
```
使用时,需要提供以下参数:
- `y`:观测值序列,形状为 (T, m),其中 T 是时间步数,m 是观测值的维度。
- `A`:状态转移矩阵,形状为 (n, n),其中 n 是状态变量的维度。
- `B`:控制输入矩阵,形状为 (n, 1)。
- `C`:观测矩阵,形状为 (m, n)。
- `Q`:过程噪声协方差矩阵,形状为 (n, n)。
- `R`:观测噪声协方差矩阵,形状为 (m, m)。
函数将返回一个数组,包含每个时间步的状态估计值。
用python写一个二阶系统模型,输入参数input可以自定义,输出参数值output在图中绘制出来
好的,我可以帮你实现这个二阶系统模型。首先,我们需要导入相关的库。
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
```
接下来,我们可以定义一个函数来表示这个二阶系统模型。这个模型可以用下面的微分方程来表示:
$$\frac{d^2y}{dt^2} + 2\zeta\omega_n\frac{dy}{dt} + \omega_n^2 y = K_p u$$
其中,$y$ 是系统的输出,$u$ 是系统的输入,$\omega_n$ 是系统的自然频率,$\zeta$ 是系统的阻尼比,$K_p$ 是系统的比例增益。
我们可以将这个微分方程转换为差分方程,然后用离散时间步长的方式来模拟系统的行为。具体来说,我们可以使用欧拉法或者龙格-库塔法等数值积分方法来求解差分方程。这里我们选择欧拉法。
```python
def second_order_system(input, zeta, omega_n, Kp, dt, t_end):
# 系统的初始状态
y = 0.0
ydot = 0.0
# 存储输出和时间的数组
output = []
time = []
# 模拟系统的行为
for t in np.arange(0, t_end, dt):
# 计算当前时刻的输出
yddot = (Kp * input - 2 * zeta * omega_n * ydot - omega_n ** 2 * y)
y += ydot * dt
ydot += yddot * dt
# 存储输出和时间
output.append(y)
time.append(t)
return time, output
```
现在我们已经定义了这个二阶系统模型的函数。接下来,我们可以使用这个函数来模拟系统的行为,并将结果绘制成图形。
```python
# 定义模型参数
zeta = 0.1
omega_n = 2*np.pi*5
Kp = 1.0
# 定义模拟参数
dt = 0.001
t_end = 5.0
# 定义输入信号
t = np.arange(0, t_end, dt)
input = np.sin(2*np.pi*1*t)
# 模拟系统的行为
time, output = second_order_system(input, zeta, omega_n, Kp, dt, t_end)
# 绘制输出
plt.plot(time, output)
plt.xlabel('Time (s)')
plt.ylabel('Output')
plt.show()
```
运行上面的代码,你应该可以看到一个类似于正弦波的图形,表示系统的输出随时间的变化。根据输入信号的不同,输出信号的形状也会有所变化。