基于python平台，用SPH方法模拟包括4个初值条件的二维黎曼问题

对于二维黎曼问题的模拟，可以使用Smoothed Particle Hydrodynamics (SPH) 方法。SPH是一种基于流体力学原理的离散模拟方法，适用于模拟流体流动问题。

在Python平台上进行SPH模拟，可以使用一些开源的库，如PySPH或pysph。

下面是一个使用PySPH库进行二维黎曼问题模拟的示例代码：

import numpy as np
from pysph.base.utils import get_particle_array_wcsph
from pysph.solver.application import Application
from pysph.sph.scheme import WCSPHScheme

class RiemannProblem(Application):
    def create_particles(self):
        dx = 0.05
        x = np.arange(0, 1, dx)
        y = np.arange(0, 1, dx)
        X, Y = np.meshgrid(x, y)
        rho = np.ones_like(X)
        p = np.where(X < 0.5, 1.0, 0.1)
        u = np.zeros_like(X)
        v = np.zeros_like(X)

        fluid = get_particle_array_wcsph(
            name='fluid', x=X.flatten(), y=Y.flatten(), h=dx, m=dx*dx*rho.flatten())
        fluid.add_property('u', data=u.flatten())
        fluid.add_property('v', data=v.flatten())
        fluid.add_property('rho', data=rho.flatten())
        fluid.add_property('p', data=p.flatten())

        return [fluid]

    def create_scheme(self):
        scheme = WCSPHScheme(
            ['fluid'], [], dim=2, rho0=1.0, c0=10.0, h0=0.05, hdx=1.3)
        return scheme

    def configure_scheme(self):
        dt = 1e-4
        tf = 0.01
        self.scheme.configure_solver(
            dt=dt, tf=tf, adaptive_timestep=True, pfreq=10)

    def initialize(self):
        pass

    def post_process(self):
        pass

if __name__ == '__main__':
    app = RiemannProblem()
    app.run()

在这个示例代码中，我们定义了一个RiemannProblem类，继承自PySPH的Application类。在create_particles方法中，我们使用numpy生成了一个二维网格，并初始化了流体的密度、压力、速度等属性。然后，我们使用get_particle_array_wcsph函数创建了一个粒子数组来表示流体。在create_scheme方法中，我们创建了一个WCSPHScheme对象来定义流体的模拟方案。在configure_scheme方法中，我们配置了模拟的时间步长和总时间。最后，在主程序中创建了一个RiemannProblem对象并运行。

你可以根据自己的需求和具体问题，修改这个示例代码来模拟不同的二维黎曼问题。希望对你有帮助！