有遮挡或者屏蔽状态下，基于点和积分的方法的辐射场示例代码

基于点核积分法的辐射场计算在遮挡或屏蔽状态下会比较复杂，需要考虑遮挡物的影响。以下是一个基于Monte Carlo方法计算在遮挡或屏蔽状态下的辐射场的示例代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

# 定义点源位置
point_source = np.array([0, 0, 0])

# 定义遮挡物位置和大小
obstacle_position = np.array([0, 0, 5])
obstacle_size = np.array([1, 1, 10])

# 定义计算网格
x = np.linspace(-10, 10, 100)
y = np.linspace(-10, 10, 100)
z = np.linspace(-10, 20, 200)
X, Y, Z = np.meshgrid(x, y, z)

# 定义核函数
def kernel(r):
    return 1 / (4 * np.pi * r**2)

# 定义Monte Carlo方法计算辐射场的函数
def monte_carlo_radiation_field(point_source, obstacle_position, obstacle_size, num_particles=100000):
    # 生成粒子位置
    particles = np.random.uniform(low=-10, high=10, size=(num_particles, 3))
    # 计算粒子在遮挡物范围内的比例
    inside_obstacle = (particles[:,0]>obstacle_position[0]-obstacle_size[0]/2) & \
                      (particles[:,0]<obstacle_position[0]+obstacle_size[0]/2) & \
                      (particles[:,1]>obstacle_position[1]-obstacle_size[1]/2) & \
                      (particles[:,1]<obstacle_position[1]+obstacle_size[1]/2) & \
                      (particles[:,2]>obstacle_position[2]-obstacle_size[2]/2) & \
                      (particles[:,2]<obstacle_position[2]+obstacle_size[2]/2)
    # 计算每个粒子在计算网格上的辐射场贡献
    radiation_field = np.zeros_like(X)
    for i in range(num_particles):
        if inside_obstacle[i]:
            continue
        r = np.sqrt((X-particles[i,0])**2 + (Y-particles[i,1])**2 + (Z-particles[i,2])**2)
        radiation_field += kernel(r)
    return radiation_field

# 计算辐射场
radiation_field = monte_carlo_radiation_field(point_source, obstacle_position, obstacle_size)

# 显示辐射场
fig = plt.figure(figsize=(10, 10))
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
ax.voxels(radiation_field, edgecolor='k')
plt.show()

该代码使用Monte Carlo方法生成大量的粒子位置，计算每个粒子在计算网格上的辐射场贡献，并考虑到遮挡物的影响。最后使用matplotlib库的voxels函数将辐射场显示出来。注意，此代码仅供参考，具体实现方式可能因应用场景而异。