有遮挡或者屏蔽状态下，基于点和积分的方法的辐射场的示例代码

以下是一个使用基于点和积分的方法计算辐射场的示例代码，其中考虑了遮挡或屏蔽的情况：

import numpy as np

def point_integral_method(radiation_source, target_position, obstacle_positions=None):
    """
    基于点和积分的方法计算辐射场
    :param radiation_source: 辐射源的位置，为一个三维坐标
    :param target_position: 目标位置，为一个三维坐标
    :param obstacle_positions: 遮挡或屏蔽物的位置列表，每个位置为一个三维坐标，默认为None
    :return: 辐射场强度
    """
    # 计算辐射源和目标位置之间的距离
    distance = np.linalg.norm(target_position - radiation_source)
    
    # 计算辐射源对目标位置的辐射强度
    radiation_intensity = 1.0 / (4 * np.pi * distance ** 2)
    
    # 判断是否存在遮挡或屏蔽物
    if obstacle_positions is not None:
        # 计算每个遮挡或屏蔽物和目标位置之间的距离
        obstacle_distances = np.linalg.norm(obstacle_positions - target_position, axis=1)
        
        # 判断是否存在遮挡或屏蔽物对目标位置的影响
        if np.any(obstacle_distances < distance):
            # 如果存在影响，则将遮挡或屏蔽物的贡献减去
            radiation_intensity -= np.sum(1.0 / (4 * np.pi * obstacle_distances[obstacle_distances < distance] ** 2))
    
    return radiation_intensity

在上述代码中，我们首先计算了辐射源和目标位置之间的距离，然后根据距离计算了辐射强度。接着，我们判断了是否存在遮挡或屏蔽物，如果存在，则计算了每个遮挡或屏蔽物和目标位置之间的距离，并将它们的贡献减去。最后，返回计算得到的辐射场强度。

需要注意的是，上述代码仅为示例代码，实际应用中需要根据具体情况进行修改和优化。