import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # define the constants K = 1.5 H = 7.5 S = 5 V1 = 100 V = 10 theta = np.radians(3) # converting the theta to radians # create an array of 'd' values d_values = np.linspace(100, 200, 100) # example values, adjust as necessary # calculate 'Z' values Z_values = (d_values/V1 + 2)*V + d_values # calculate 'P' values for H >= S and H < S P_values_H_ge_S = (K*H) / (S*(d_values/V1 + 2)*V*np.tan(theta)) P_values_H_lt_S = (K*(S-(S-H)/2)) / (S*(d_values/V1 + 2)*V*np.tan(theta)) # for each 'd' value, choose the appropriate 'P' value P_values = np.where(H >= S, P_values_H_ge_S, P_values_H_lt_S) # mask for P >= 0.8 mask = P_values >= 0.8 # plot Z vs d for P >= 0.8 plt.plot(d_values[mask], Z_values[mask]) plt.xlabel('d') plt.ylabel('Z') plt.title('Z vs d for P >= 0.8') plt.grid(True) plt.show()
时间: 2024-04-04 12:35:29 浏览: 17
这段代码使用了Python的matplotlib库和numpy库,并定义了一些常量。接着,创建了一个包含100个元素的等差数列,用于表示参数d的取值范围。然后,根据已有的常量和参数d的取值范围,计算了Z的取值范围。接着,使用两个不同的公式分别计算H大于等于S和H小于S时的P值,然后根据P值的大小选择不同的公式计算P。最后,使用P值的掩码来选择P大于等于0.8的数据点,并将符合条件的数据点绘制成Z和d的图像,以便观察和分析。
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import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np data = np.arange(10) plt.plot(data)
这段代码的作用是使用 Matplotlib 库绘制一条折线图,其中 x 轴是数据的索引(0 到 9),y 轴是数据本身(从 0 到 9)。具体来说,代码先导入了 Matplotlib 和 NumPy 库,然后使用 NumPy 库生成一个包含 0 到 9 的整数的一维数组 data,最后使用 plt.plot() 函数将这个数组作为参数,绘制出一条折线图。
解释这行代码import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np fig,axe=plt.subplots()
这行代码首先引入了 matplotlib.pyplot 库和 numpy 库,它们都是 Python 中用于科学计算和数据可视化的常用库。接着,创建了一个名为 fig 的 Figure 对象和名为 axe 的 Axes 对象,其中 Figure 表示整个画布,Axes 表示图表中的子图。在此之后,我们可以用 Axes 对象来绘制具体的图形,如折线图、散点图、直方图等。