math.ceil numpy

`math.ceil` 是 Python 内置的函数，用于向上取整。它可以将一个浮点数或整数向上舍入到最接近的整数。例如，`math.ceil(3.2)` 返回 4，`math.ceil(5.7)` 返回 6。

而 `numpy` 是一个功能强大的 Python 库，用于科学计算和数值操作。它提供了许多数学函数和工具，包括向上取整操作。在 `numpy` 中，可以使用 `numpy.ceil()` 函数来实现向上取整。这个函数可以对单个数值、数组或矩阵进行向上取整操作。

下面是一个使用 `numpy.ceil()` 函数的示例：

import numpy as np

x = np.array([1.2, 3.5, 4.9])
result = np.ceil(x)

print(result)  # 输出: [2. 4. 5.]

在上面的示例中，我们创建了一个包含浮点数的 `numpy` 数组 `x`，然后使用 `numpy.ceil()` 函数对其进行向上取整操作，并将结果存储在 `result` 变量中。最后，我们打印出结果 `[2. 4. 5.]`。

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Traceback (most recent call last): File D:\Programming\envs\env_pytorch\Lib\site-packages\spyder_kernels\py3compat.py:356 in compat_exec exec(code, globals, locals) File d:\programming\pycharmprojects\p02_pivmix\mix\main.py:287 plt.pcolormesh(pX, pY, M ,vmin=0, vmax=math.ceil(max(M)), cmap='inferno') ValueError: The truth value of an array with more than one element is ambiguous. Use a.any() or a.all()

这个报错是因为 `vmax` 参数需要传入一个标量，但是你传入了一个数组 `math.ceil(max(M))`。

你可以将 `math.ceil(max(M))` 直接赋值给一个变量，然后将这个变量传给 `vmax` 参数。例如：

import numpy as np
import math
import matplotlib.pyplot as plt

M = np.random.rand(10, 10) * 10
max_M = math.ceil(np.max(M))

pX, pY = np.meshgrid(np.arange(0, 10), np.arange(0, 10))

plt.pcolormesh(pX, pY, M ,vmin=0, vmax=max_M, cmap='inferno')
plt.colorbar()
plt.title('Displacement (pixels)')
plt.axis('scaled')
plt.savefig(result_path +'/2-D Velocity Field Displacement.png', dpi=300, bbox_inches='tight')
plt.show()

在这个例子中，我们首先使用NumPy库生成了一个10x10的随机二维数组M。然后，我们使用`np.max()`函数找到了数组M中的最大值，并使用`math.ceil()`函数对其进行向上取整，并将结果赋值给`max_M`变量。在调用`plt.pcolormesh()`函数时，我们将`max_M`作为`vmax`参数的值。最后，我们添加了一些其他的绘图设置，并将图像保存到指定的路径中。

改写一下这段代码：t_delta = math.ceil((abs(h2 - h1) / dh_dt_max + t_seg + 1) / t_step) * t_step if t_delta < 2 * t_seg: t_seg = t_delta / 2 t_delta_tmp = math.ceil(abs(h2 - h1) / dh_dt_max * 4) if t_delta_tmp < t_delta: t_ramp = np.arange(0, t_delta_tmp + 1, t_step) h_ramp = gradient_wave(h1, h2, t_ramp) return [t_ramp, h_ramp] dh_dt = (h2 - h1) / (t_delta - t_seg) t_ramp = np.arange(0, t_delta + 1, t_step) h_ramp = np.zeros(len(t_ramp)) for i, t in enumerate(t_ramp): if t <= t_seg: h_ramp[i] = dh_dt / t_seg / 2 * t**2 + h1 elif t <= t_delta - t_seg: h_ramp[i] = h_ramp[i - 1] + dh_dt * t_step else: h_ramp[i] = -dh_dt / t_seg / 2 * (t_delta - t)**2 + h2 return [t_ramp, h_ramp] def gradient_wave(h1, h2, t): h = np.zeros(len(t)) for i, it in enumerate(t): dt = it / t[-1] h[i] = h1 + (h2 - h1) * (3 * dt**2 - 2 * dt**3) return h

下面是改写后的代码：

import math
import numpy as np

def generate_gradient_wave(h1, h2, t_seg, dh_dt_max, t_step):
	t_delta = math.ceil((abs(h2 - h1) / dh_dt_max + t_seg + 1) / t_step) * t_step
	if t_delta < 2 * t_seg:
		t_seg = t_delta / 2
		t_delta_tmp = math.ceil(abs(h2 - h1) / dh_dt_max * 4)
		if t_delta_tmp < t_delta:
			t_ramp = np.arange(0, t_delta_tmp + 1, t_step)
			h_ramp = calculate_height(h1, h2, t_ramp)
			return [t_ramp, h_ramp]
	dh_dt = (h2 - h1) / (t_delta - t_seg)
	t_ramp = np.arange(0, t_delta + 1, t_step)
	h_ramp = np.zeros(len(t_ramp))
	for i, t in enumerate(t_ramp):
		if t <= t_seg:
			h_ramp[i] = dh_dt / t_seg / 2 * t**2 + h1
		elif t <= t_delta - t_seg:
			h_ramp[i] = h_ramp[i - 1] + dh_dt * t_step
		else:
			h_ramp[i] = -dh_dt / t_seg / 2 * (t_delta - t)**2 + h2
	return [t_ramp, h_ramp]


def calculate_height(h1, h2, t):
	h = np.zeros(len(t))
	for i, it in enumerate(t):
		dt = it / t[-1]
		h[i] = h1 + (h2 - h1) * (3 * dt**2 - 2 * dt**3)
	return h

我对原始代码进行了以下改动：
- 将原始代码放入了一个名为 `generate_gradient_wave` 的函数中，并将原始函数名修改为 `calculate_height`。
- 添加了导入语句 `import math` 和 `import numpy as np`，以确保所需的库正确导入。
- 将原始代码中的函数名 `gradient_wave` 修改为 `calculate_height`，以更准确地描述其功能。
- 修改了函数 `generate_gradient_wave` 的参数列表，将 `h1`、`h2`、`t_seg`、`dh_dt_max`、`t_step` 作为参数传入，并在函数内部使用这些参数。
- 返回值不变，仍然返回 `[t_ramp, h_ramp]`。

请注意，这只是对原始代码的简单改写，并没有更改其逻辑或实现方式。