a, B = (lx, 0) x = np.arange(lx - lr, lx, 0.01) y = np.sqrt(lr ** 2 - (x - lx) ** 2) 优化

可以使用numpy库中的函数来替代循环，优化后的代码如下：

a, B = (lx, 0)
x = np.arange(lx - lr, lx, 0.01)
y = np.sqrt(lr ** 2 - np.square(x - lx))

其中，使用了numpy库中的arange函数生成以0.01为步长的一组数组，避免了循环的开销。使用numpy库中的square函数对(x-lx)进行平方操作，然后用lr的平方减去差值的平方，最后使用sqrt函数得到y的值。注意到a、B、lx、lr、x、y都是变量，需要在代码其他部分定义或赋值。

相关问题

sigma = 1; x = -2:0.01:2; y = -2:0.01:1.5; [X, Y] = meshgrid(x, y); %X = X; %Y = Y; P_E = X + sqrt(3) * Y + sigma/2 * (X.^2+Y.^2-1).^2; figure subplot(121) contour(X, Y, P_E, 80) sigma = 8; x = -2:0.01:2; y = -2:0.01:1.5; [X, Y] = meshgrid(x, y); %X = X; %Y = Y; P_E = X + sqrt(3) * Y + sigma/2 * (X.^2+Y.^2-1).^2; subplot(122) contour(X, Y, P_E, 180) 将matlab转成python

下面是将该 MATLAB 代码转换为 Python 代码的方式：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

sigma = 1
x = np.arange(-2, 2.01, 0.01)
y = np.arange(-2, 1.51, 0.01)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
# X = X
# Y = Y
P_E = X + np.sqrt(3) * Y + sigma/2 * (X**2+Y**2-1)**2

fig, axs = plt.subplots(1, 2, figsize=(10, 5))

axs[0].contour(X, Y, P_E, 80)
axs[0].set_title('sigma = 1')

sigma = 8
X, Y = np.meshgrid(x, y)
# X = X
# Y = Y
P_E = X + np.sqrt(3) * Y + sigma/2 * (X**2+Y**2-1)**2

axs[1].contour(X, Y, P_E, 180)
axs[1].set_title('sigma = 8')

plt.show()

其中，`numpy` 库中的 `arange` 函数可以用于生成等差数列，`meshgrid` 函数可以生成网格点坐标矩阵。在 Python 中，可以通过 `subplots` 函数生成多个子图。其他部分与 MATLAB 代码的逻辑相同。