import sympy as smp from matplotlib import pyplot as plt import numpy as nmp from scipy.integrate import solve_ivp p = 1.225 # air density m = 0.003 # mass of the plane a = (9.3/180)*nmp.pi # angle of attack ar = 0.86 # aspect ratio s = 0.017 # wing area g = 9.807 # acceleration of free fall cla = (nmp.pi*ar)/1+nmp.sqrt(1+(ar/2)**2) # lift slope derivative cl = cla*a # lift coefficient e = 0.9 # oswald efficiency factor ε = 1/(nmp.pi*e*ar) # induced darg factor cd = 0.02 + ε*(cl**2) def airplane(t,f): v, γ, h, r = f return [-cd(p*v**2)*s/(2*m)-g*nmp.sin(γ), ((cl*(p*v**2/2))-g*nmp.cos(γ))/v, v*nmp.sin(γ), v*nmp.cos(γ)] solution = solve_ivp(airplane, (0,1000),[3.7,((-11/180)*nmp.pi),2.0,0.0]) print(solution) 哪里有 type error

根据提供的代码，没有明显的类型错误。然而，可能会在以下情况下引发类型错误：

1. 在调用solve_ivp函数时，初始条件的数据类型与函数定义的参数类型不匹配。
2. 在计算cd、cl、ε等变量时，涉及到除法或其他运算，可能导致数值类型错误。
3. 在函数airplane中，返回的列表中的元素数据类型与函数定义的返回类型不匹配。

要确定具体的类型错误位置，可以尝试打印相关变量或添加类型检查语句来调试代码。例如，在函数中添加print语句来输出变量的类型，或使用type函数检查变量的类型。

希望这些提示能帮助你找到类型错误的位置，并解决问题。

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import sympy as smp from matplotlib import pyplot as plt import numpy as nmp from scipy.integrate import solve_ivp p = 1.225 # air density m = 0.003 # mass of the plane a = (9.3/180)*nmp.pi # angle of attack ar = 0.86 # aspect ratio s = 0.017 # wing area g = 9.807 # acceleration of free fall cla = (nmp.pi*ar)/1+nmp.sqrt(1+(ar/2)**2) # lift slope derivative cl = cla*a # lift coefficient e = 0.9 # oswald efficiency factor ε = 1/(nmp.pi*e*ar) # induced darg factor cd = 0.02 + ε*(cl**2) def airplane(t,f): v, γ, h, r = f return [-cd(p*v**2)*s/(2*m)-g*nmp.sin(γ), ((cl*(p*v**2/2))-g*nmp.cos(γ))/v, v*nmp.sin(γ), v*nmp.cos(γ)] solution = solve_ivp(airplane, (0,1000),[3.7,((-11/180)*nmp.pi),2.0,0.0]) print(solution)

这段代码是一个飞机在空气中运动的模拟。它使用了Sympy、Matplotlib、NumPy和SciPy库。

首先，定义了一些变量和常量，如空气密度（p）、飞机质量（m）、攻角（a）、展弦比（ar）、翼面积（s）、自由落体加速度（g）等。

然后，定义了一个名为"airplane"的函数，它描述了飞机在空中的运动方程。这个方程包括了飞机的速度（v）、爬升角（γ）、高度（h）和航向（r）随时间变化的关系。

最后，使用solve_ivp函数对"airplane"函数进行求解。该函数接受初始条件（速度、爬升角、高度和航向）和时间范围（0到1000秒），并返回飞机在这段时间内的运动轨迹。

最后一行代码打印出了求解的结果。

需要注意的是，代码中涉及到的数学模型和参数是根据特定的假设和公式进行计算的，具体的物理背景和准确性需要根据实际情况进行评估和调整。

import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib as mpl import numpy as np from scipy import integrate import sympy import mpmath

这段代码导入了matplotlib、numpy、scipy、sympy和mpmath这五个库。其中，matplotlib是用于画图的库，numpy是用于数值计算的库，scipy是用于科学计算的库，sympy是用于符号计算的库，mpmath是用于高精度计算的库。这些库都是Python中常用的科学计算库。