import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 设置模拟参数 num_boids = 50 # 粒子数 max_speed = 0.03 # 最大速度 max_force = 0.05 # 最大受力 neighborhood_radius = 0.2 # 邻域半径 separation_distance = 0.05 # 分离距离 alignment_distance = 0.1 # 对齐距离 cohesion_distance = 0.2 # 凝聚距离 # 初始化粒子位置和速度 positions = np.random.rand(num_boids, 2) velocities = np.random.rand(num_boids, 2) * max_speed # 模拟循环 for i in range(1000): # 计算邻域距离 distances = np.sqrt(np.sum(np.square(positions[:, np.newaxis, :] - positions), axis=-1)) neighbors = np.logical_and(distances > 0, distances < neighborhood_radius) # 计算三个力 separation = np.zeros_like(positions) alignment = np.zeros_like(positions) cohesion = np.zeros_like(positions) for j in range(num_boids): # 计算分离力 separation_vector = positions[j] - positions[neighbors[j]] separation_distance_mask = np.linalg.norm(separation_vector, axis=-1) < separation_distance separation_vector = separation_vector[separation_distance_mask] separation[j] = np.sum(separation_vector, axis=0) # 计算对齐力 alignment_vectors = velocities[neighbors[j]] alignment_distance_mask = np.linalg.norm(separation_vector, axis=-1) < alignment_distance alignment_vectors = alignment_vectors[alignment_distance_mask] alignment[j] = np.sum(alignment_vectors, axis=0) # 计算凝聚力 cohesion_vectors = positions[neighbors[j]] cohesion_distance_mask = np.linalg.norm(separation_vector, axis=-1) < cohesion_distance cohesion_vectors = cohesion_vectors[cohesion_distance_mask] cohesion[j] = np.sum(cohesion_vectors, axis=0) # 计算总受力 total_force = separation + alignment + cohesion total_force = np.clip(total_force, -max_force, max_force) # 更新速度和位置 velocities += total_force velocities = np.clip(velocities, -max_speed, max_speed) positions += velocities # 绘制粒子 plt.clf() plt.scatter(positions[:, 0], positions[:, 1], s=5) plt.xlim(0, 1) plt.ylim(0, 1) plt.pause(0.01)
时间: 2024-03-07 09:51:35 浏览: 74
这段代码是一个基于群体智能的仿真模型,用于模拟粒子的运动行为。该模型使用numpy和matplotlib库来实现。主要步骤包括:
1. 设置模拟参数:定义粒子数、最大速度、最大受力、邻域半径、分离距离、对齐距离、凝聚距离等参数。
2. 初始化粒子位置和速度:使用numpy的rand()函数生成随机位置和速度。
3. 模拟循环:在每个时间步长内,计算粒子的邻域距离,并根据邻域距离计算分离力、对齐力、凝聚力等三个力。最后,根据总受力更新粒子的速度和位置,并将粒子的位置绘制出来。
该模型可以用于研究粒子运动的行为和规律,也可以用于模拟群体智能算法的效果。
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import pandas as pdimport numpy as npimport noldsimport matplotlib.pyplot as plt# 读取csv文件df = pd.read_csv('data.csv', header=None)# 转换为numpy数组data = np.array(df[0])# 计算最大lyapunov指数和数max_lyap, _ = nolds.lyap_e(data, emb_dim=10, matrix_dim=2, maxt=100)# 打印结果print("最大lyapunov指数:", max_lyap)# 绘制时间序列图plt.plot(data)plt.show()上述代码报错如下TypeError: lyap_e() got an unexpected keyword argument 'maxt'请修改
根据 nolds 的官方文档,`lyap_e()` 函数并没有 `maxt` 这个参数,所以需要将该参数从函数调用中删除。修改后的代码如下:
```
import pandas as pd
import numpy as np
import nolds
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取csv文件
df = pd.read_csv('data.csv', header=None)
# 转换为numpy数组
data = np.array(df[0])
# 计算最大lyapunov指数和数
max_lyap, _ = nolds.lyap_e(data, emb_dim=10, matrix_dim=2)
# 打印结果
print("最大lyapunov指数:", max_lyap)
# 绘制时间序列图
plt.plot(data)
plt.show()
```
为代码添加注释import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.random.rand(100) y = np.random.rand(100) plt.scatter(x,y) plt.show()
# 导入 matplotlib.pyplot 和 numpy 模块
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 生成 100 个随机数
x = np.random.rand(100)
y = np.random.rand(100)
# 绘制散点图
plt.scatter(x,y)
# 显示图形
plt.show()
# 注释:上述代码使用 matplotlib.pyplot 和 numpy 模块生成 100 个随机数,并绘制散点图。plt.scatter() 函数用于绘制散点图,plt.show() 函数用于显示图形。
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