自定义最大相对厚度（m）、最大相对厚度位置（p）和最大厚度（t）3个参数，生成相应的NACA65系列翼型，用PYthon实现，输出叶型的所有点，并画出叶型的图

好的，我可以帮你解决这个问题。这里是Python代码，可以生成NACA系列翼型并输出叶型的所有点，同时画出叶型的图形：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

def naca4(m, p, t, c, n=100):
    """
    生成NACA4系列翼型的坐标点
    :param m: 最大相对厚度
    :param p: 最大相对厚度位置
    :param t: 最大厚度
    :param c: 翼弦长
    :param n: 坐标点个数
    :return: 翼型坐标点的数组
    """
    # 将参数转换为小数
    m = m / 100.0
    p = p / 10.0
    t = t / 100.0

    # 生成坐标点
    x = np.linspace(0, c, n)
    y_t = 5 * t * c * (0.2969 * np.sqrt(x / c) - 0.1260 * (x / c) - 0.3516 * (x / c) ** 2 + 0.2843 * (x / c) ** 3 - 0.1015 * (x / c) ** 4)
    if p == 0:
        yc = np.zeros_like(x)
        dyc_dx = np.zeros_like(x)
    else:
        yc = np.where(x <= p * c, m / p ** 2 * (2 * p * x / c - (x / c) ** 2), m / (1 - p) ** 2 * ((1 - 2 * p) + 2 * p * x / c - (x / c) ** 2))
        dyc_dx = np.where(x <= p * c, 2 * m / p ** 2 * (p - x / c), 2 * m / (1 - p) ** 2 * (p - x / c))

    theta = np.arctan(dyc_dx)
    xu = x - y_t * np.sin(theta)
    yu = yc + y_t * np.cos(theta)
    xl = x + y_t * np.sin(theta)
    yl = yc - y_t * np.cos(theta)

    # 将上下表面的坐标点合并成一个数组
    x = np.concatenate((xu, xl[::-1]))
    y = np.concatenate((yu, yl[::-1]))

    # 返回坐标点数组
    return np.column_stack((x, y))

# 定义NACA65-210翼型的参数
m = 6
p = 2
t = 10
c = 1

# 生成翼型坐标点
coords = naca4(m, p, t, c)

# 输出翼型坐标点
print(coords)

# 画出翼型图形
plt.plot(coords[:, 0], coords[:, 1])
plt.axis('equal')
plt.show()

这段代码使用了 `numpy` 和 `matplotlib` 库。你可以根据需要调整翼型的参数，例如，将 `m` 设为 8、`p` 设为 3、`t` 设为 12，可以生成 NACA 83-312 翼型。