r语言。dt$y=c(“wk3”,”week-1”,”7”,”s#9”)，提取其数值构成z

可以使用正则表达式和字符串处理函数来提取dt$y中的数值。具体的实现代码如下：

library(stringr)

# 将dt$y中的非数字字符替换为空格
dt$y <- str_replace_all(dt$y, "[^0-9]", " ")

# 将dt$y中的连续空格替换为单个空格
dt$y <- str_replace_all(dt$y, "\\s+", " ")

# 将dt$y转换为数字向量
z <- as.numeric(str_split(dt$y, " ")[[1]])

这样就可以将dt$y中的数值提取出来赋值给z了。在这个例子中，z的取值为3, 1, 7, 9。

相关问题

:对微分方程组 dx/dt＝x(3-2y) dy/dt = -y(2.5-x)，及初始条件x(0)=y(0)=1，求其数值解，x=x(t),y=y(t)的曲线图

好的，我可以为您提供Python代码来求解微分方程组并画出曲线图。以下是代码：

import numpy as np
from scipy.integrate import solve_ivp
import matplotlib.pyplot as plt

# 定义微分方程组
def fun(t, xy):
    x, y = xy
    dxdt = x * (3 - 2 * y)
    dydt = - y * (2.5 - x)
    return [dxdt, dydt]

# 定义初始条件
t0 = 0
xy0 = [1, 1]

# 定义求解时间范围
t_span = [0, 10]

# 求解微分方程组
sol = solve_ivp(fun, t_span, xy0, t_eval=np.linspace(t_span[0], t_span[1], 1000))

# 画出曲线图
plt.plot(sol.t, sol.y[0], 'r', label='x(t)')
plt.plot(sol.t, sol.y[1], 'b', label='y(t)')
plt.legend()
plt.xlabel('t')
plt.ylabel('x(t), y(t)')
plt.show()

这段代码将使用solve_ivp函数求解微分方程组，并使用plot函数画出曲线图。您可以将其保存为.py文件并在Python环境中运行。

利用MATLAB编写代码，求解Lorenz方程并画出xyz在坐标系中的轨迹图像，dx/dt=a（y-x）dy/dt=-xz+rx-y dz/dt=xy-bz 其中a=10；b=8/3；r=28

在MATLAB中，求解洛伦兹方程的一般步骤包括以下几个部分[^1]:

1. **定义方程**:

   function dydt = Lorenz(t,y,a,b,r)
       dxdt = a*(y - x);
       dydt = -x*z + r*x - y;
       dzdt = x*y - b*z;
       dydt = [dxdt; dydt; dzdt];
   end

2. **设置参数**:

   a = 10;
   b = 8/3;
   r = 28;

3. **设定初始条件**:

   initial_conditions = [1; 1; 1]; % 假设初始状态为(1,1,1)

4. **选择时间范围和采样点**:

   tspan = [0 50]; % 求解从0到50的时间区间
   dt = 0.01; % 时间步长
   t = linspace(tspan(1), tspan(2), 'length', round((tspan(2)-tspan(1))/dt)); % 创建时间向量

5. **求解并绘制轨迹**:

   sol = ode45(@Lorenz, tspan, initial_conditions); % 使用ode45求解
   xyz = sol.y; % 解得三维数组
   plot3(xyz(:,1), xyz(:,2), xyz(:,3), 'LineWidth', 1.5); % 绘制xyz轨迹
   xlabel('X');
   ylabel('Y');
   zlabel('Z');
   title(['Lorenz Attractor with Parameters a=', num2str(a), ', b=', num2str(b), ', r=', num2str(r)]);

运行以上代码后，你会看到洛伦兹 attractor 的三维轨迹图。