k1(i+1,j+1,1) = -(flx_rho(i+1,j+1)/dx+fly_rho(i+1,j+1)/dy) ! 注意:这里求得的是守恒变量的斜率 k1(i+1,j+1,2) = -(flx_u(i+1,j+1)/dx+fly_u(i+1,j+1)/dy) !不知道为什么,第一个k1计算过后,下面的k1全部跳过了 k1(i+1,j+1,3) = rho(i+1,j+1)*g-(flx_v(i+1,j+1)/dx+fly_v(i+1,j+1)/dy) k1(i+1,j+1,4) = rho(i+1,j+1)*g*v(i+1,j+1)-(flx_E(i+1,j+1)/dx+fly_E(i+1,j+1)/dy)为什么这个语句我执行时计算了第一个k1后直接跳过了后面三个k1的计算
时间: 2023-09-10 15:15:36 浏览: 41
这段代码中使用了 Fortran 的隐式循环语法,即省略了循环变量。k1(i+1,j+1,1) 已经计算完成后,后面的 k1(i+1,j+1,2)、k1(i+1,j+1,3)、k1(i+1,j+1,4) 都是使用相同的循环变量 i 和 j,所以在计算时也应该省略 i 和 j,即写成 k1(2)、k1(3)、k1(4)。
正确的代码应该是:
```
k1(i+1,j+1,1) = -(flx_rho(i+1,j+1)/dx+fly_rho(i+1,j+1)/dy)
k1(2) = -(flx_u(i+1,j+1)/dx+fly_u(i+1,j+1)/dy)
k1(3) = rho(i+1,j+1)*g-(flx_v(i+1,j+1)/dx+fly_v(i+1,j+1)/dy)
k1(4) = rho(i+1,j+1)*g*v(i+1,j+1)-(flx_E(i+1,j+1)/dx+fly_E(i+1,j+1)/dy)
```
相关问题
all_flx_grd_opt
all_flx_grd_opt是一个用于灵活网格优化的算法。在传统的网格优化中,网格的拓扑结构和几何形状是固定的,只能通过改变网格的分辨率来进行优化。而all_flx_grd_opt则允许在优化过程中对网格的拓扑结构和几何形状进行灵活调整。
all_flx_grd_opt的核心思想是通过引入自适应网格变形和拓扑优化技术,实现对网格的自动调整和优化。具体来说,它可以根据问题的特性和需求,在优化过程中动态地增加、删除、移动和变形网格节点,以适应不同的约束条件和目标函数。这样可以更好地捕捉问题的细节,并提高优化的效果。
all_flx_grd_opt的应用领域非常广泛,包括结构优化、流体力学仿真、形状优化等。它可以用于解决各种工程和科学领域中的优化问题,提高设计效率和性能。
File "C:\Users\flx12\AppData\Local\Temp/ipykernel_34052/671998652.py", line 1 for col in columns: ^ IndentationError: expected an indented block
这个错误提示表明代码缩进有问题,可能是因为在for循环之后没有正确缩进导致的。请尝试将代码缩进修改为如下所示:
```python
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取数据集
data = pd.read_csv("data.csv")
# 获取除了第一列和最后一列的所有列
columns = data.columns[1:-1]
# 遍历每一列数据,绘制频率分布图
for col in columns:
plt.figure()
data[col].hist(bins=20)
plt.title(col)
plt.xlabel("Value")
plt.ylabel("Frequency")
plt.show()
```
在遍历每一列数据并绘制频率分布图的代码块中,我增加了一个缩进,将`plt.show()`函数的缩进与前面的代码块对齐。这样可以避免`plt.show()`函数在for循环中被重复调用,从而解决了代码缩进的问题。