np.array数组X=[0,1,0],Y=[[0,0],[1,1],[2,2],取出X中对应元素为0的索引,并将Y中对应这些索引的元素合并为数组Z=[[0,0],[2,2]],给出代码实现

时间: 2023-06-08 10:08:18 浏览: 87
SLN

多个数组元素集合到一个数组中并输出

以下是Python代码实现你的要求: ```python import numpy as np X = np.array([0, 1, 0]) Y = np.array([[0, 0], [1, 1], [2, 2]]) # 取出X中对应元素为0的索引 idx = np.where(X == 0) # 将Y中对应这些索引的元素合并为数组Z Z = Y[idx] print(Z) # 输出 [[0, 0], [2, 2]] ``` 解释一下代码逻辑: 首先,使用`np.where()`函数找出了`X`中对应元素为0的索引,并将其存储在`idx`变量中。 然后,将`Y`中对应这些索引的元素提取出来,形成一个新的数组`Z`。 最后,将`Z`输出以验证结果。
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import pandas as pd import os from scipy import integrate, signal import numpy as np import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt matplotlib.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 显示中文 matplotlib.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 用来正常显示正负号 #y = pd.read_excel(r'C:\Users\ppddcsm\Desktop\第一批数据拆分\第一批1号1振\A1-1-600.xlsx', usecols=[1],index_col=False, header=None ,skiprows=[0]) folder_path = r'C:\Users\ppddcsm\Desktop\第二批数据拆分\第二批1号1振' file_names = os.listdir(folder_path) for file_name in file_names: file_path = os.path.join(folder_path, file_name) y = pd.read_excel(file_path) N = len(y) fs = 1280 dt = 1/fs #t_axis = [i * dt for i in range(len(y))] # 时间轴 t_axis = [i * dt for i in range(len(y))] y1 = y.swapaxes(0, 1) # 矩阵转置 data = y1.fillna(-1).values #获取数据,将缺失值标记设置为-1,并转换为NumPy数组对象 t = data.flatten() # 展平数组 a = np.array(t) # 梯形法 cumtrapz累计计算积分,cumtrapz(y, x=None, dx=1.0, axis=-1, initial=None)。y: 需要被积分的数值序列;x: y中元素的间距,积分变量,若为空,则y元素的间距默认为dx; # 续:dx: 如果x为空,y中元素的间距由dx给出;axis: 确定积分轴;initial: 如果提供,则用该值作为返回值的第一个数值。 #y_int = integrate.cumtrapz(np.array(a), x=None, dx=0.00078125, initial=0)*1000 # m到mm转换要乘1000 #y_int = np.multiply(integrate.cumtrapz(np.array(a), x=None, dx=0.00078125, initial=0), 1000) Y = integrate.cumtrapz(np.array(a), x=None, dx=0.00078125, initial=0) y_int = np.multiply(Y, 1000)

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import sympy from scipy.interpolate import interp1d gamma = 1.2 R = 8.314 T0 = 500 Q = 50 * R * T0 a0 = np.sqrt(gamma * R * T0) M0 = 6.216 P_P0 = sympy.symbols('P_P0') num = 81 x0 = np.linspace(0,1,num) t_t0 = np.linspace(0,15,num) x = x0[1:] T_T0 = t_t0[1:] h0 = [] h1 = []#创建拉姆达为1的空数组 r = [] t = [] c = [] s = [] i = 0 for V_V0 in x: n1 = sympy.solve(1 / (gamma-1) * (P_P0 * V_V0 - 1) - 0.5 * (P_P0 + 1) * (1 - V_V0)- gamma * 0 * Q / a0 ** 2,P_P0)#lamuda=0的Hugoniot曲线方程 n2 = sympy.solve(1 / (gamma-1) * (P_P0 * V_V0 - 1) - 0.5 * (P_P0 + 1) * (1 - V_V0)- gamma * 1 * Q / a0 ** 2,P_P0)#lamuda=1的Hugoniot曲线方程 n3 = sympy.solve(-1 * P_P0 + 1 - gamma * M0 ** 2 * (V_V0 - 1),P_P0)#Reyleigh曲线方程 n4 = 12.014556 / V_V0#等温线 n5 = sympy.solve((P_P0 - 1 / (gamma+1) )* (V_V0-gamma / (gamma + 1)) - gamma / ((gamma + 1) ** 2),P_P0)#声速线 n6 = 10.6677 / np.power(V_V0,1.2)#等熵线 h0.append(n1) h1.append(n2) r.append(n3) t.append(n4) c.append(n5) s.append(n6) i = i+1 h0 = np.array(h0) h1 = np.array(h1) r = np.array(r) t = np.array(t) c = np.array(c) s = np.array(s) plt.plot(x,r,label='Rayleigh') plt.plot(x,t,color='purple',label='isothermal') plt.plot(x,s,color='skyblue',label='isentropic') a = np.where(h0 < 0) b = np.where(c < 0) h0 = np.delete(h0,np.where(h0 < 0)[0],axis = 0)#去除解小于0的值 h1 = np.delete(h1,np.where(h1 < 0)[0],axis = 0)#去除解小于0的值 c = np.delete(c,np.where(c < 0)[0],axis = 0)#去除解小于0的值 x0 = np.delete(x,a,axis = 0)#对应去除x轴上错误值的坐标 x1 = np.delete(x,b,axis = 0) plt.plot(x0,h0,label='Hugoniot(lambda=0)') plt.plot(x0,h1,label='Hugoniot(lambda=1)') plt.plot(x1,c,color='yellow',label='soniclocus') plt.ylim((0,50)) plt.legend() # 显示图例 plt.xlabel('V/V0') plt.ylabel('P/P0') f1 = interp1d(x1, c.T, kind='cubic') f2 = interp1d(x,r.T,kind='cubic') f3 = interp1d(x, t.T, kind='cubic') epsilon = 0.0001 x0 = 0.56 y0 = f1(x0) - f2(x0) while abs(y0) > epsilon: df = (f1(x0 + epsilon) - f2(x0 + epsilon) - y0) / epsilon x0 -= y0 / df y0 = f1(x0) - f2(x0) plt.scatter(x0, y0, 50, color ='red') plt.show()

import numpy as np # 定义字典 usefuldata = {0: [], 1: [np.array([15., 15., 75.]), np.array([15., 15., 45.])], 2: [np.array([15., 75., 15.]), np.array([15., 45., 15.])], 3: [np.array([15., 75., 75.]), np.array([15., 45., 75.]), np.array([15., 75., 45.])], 4: [np.array([75., 15., 15.]), np.array([45., 15., 15.])], 5: [np.array([75., 15., 75.]), np.array([75., 15., 45.]), np.array([45., 15., 75.]), np.array([45., 15., 45.])], 6: [np.array([75., 75., 15.]), np.array([75., 45., 15.]), np.array([45., 75., 15.]), np.array([45., 45., 15.])], 7: [np.array([75., 75., 75.]), np.array([75., 45., 75.]), np.array([75., 75., 45.]), np.array([75., 45., 45.]), np.array([45., 75., 75.]), np.array([45., 45., 75.]), np.array([45., 75., 45.]), np.array([45., 45., 45.])]} # 遍历字典 for k, v in usefuldata.items(): if len(v) > 0: # 如果该键对应的值非空 # 将数组转化为numpy数组 v = np.array(v) if len(v) == 1: # 数据点仅有一个的情况 slope = np.array([0, 0, 0]) # 斜率设为0 intercept = v[0] # 截距为数据点本身 else: # 进行一次线性拟合,拟合结果为斜率和截距 slope, intercept = np.polyfit(np.arange(len(v)), v, 1) # 输出拟合结果 print("键{}对应的值{}拟合得到的斜率为{},截距为{}".format(k, v, slope, intercept)) # 计算直线方程 eq = "z = {}x + {}y + ({})".format(slope[0], slope[1], intercept[2]) print("直线方程为:", eq) else: print("键{}对应的值为空".format(k))。使用这个代码获得了方程后,如何将所有的这些方程一次性显示在三维图像中?采用matplotlib.pyplot来实现

解释:def levenberg_marquardt(fun, grad, jacobian, x0, iterations, tol): """ Minimization of scalar function of one or more variables using the Levenberg-Marquardt algorithm. Parameters ---------- fun : function Objective function. grad : function Gradient function of objective function. jacobian :function function of objective function. x0 : numpy.array, size=9 Initial value of the parameters to be estimated. iterations : int Maximum iterations of optimization algorithms. tol : float Tolerance of optimization algorithms. Returns ------- xk : numpy.array, size=9 Parameters wstimated by optimization algorithms. fval : float Objective function value at xk. grad_val : float Gradient value of objective function at xk. grad_log : numpy.array The record of gradient of objective function of each iteration. """ fval = None # y的最小值 grad_val = None # 梯度的最后一次下降的值 x_log = [] # x的迭代值的数组,n*9,9个参数 y_log = [] # y的迭代值的数组,一维 grad_log = [] # 梯度下降的迭代值的数组 x0 = asarray(x0).flatten() if x0.ndim == 0: x0.shape = (1,) # iterations = len(x0) * 200 k = 1 xk = x0 updateJ = 1 lamda = 0.01 old_fval = fun(x0) gfk = grad(x0) gnorm = np.amax(np.abs(gfk)) J = [None] H = [None] while (gnorm > tol) and (k < iterations): if updateJ == 1: x_log = np.append(x_log, xk.T) yk = fun(xk) y_log = np.append(y_log, yk) J = jacobian(x0) H = np.dot(J.T, J) H_lm = H + (lamda * np.eye(9)) gfk = grad(xk) pk = - np.linalg.inv(H_lm).dot(gfk) pk = pk.A.reshape(1, -1)[0] # 二维变一维 xk1 = xk + pk fval = fun(xk1) if fval < old_fval: lamda = lamda / 10 xk = xk1 old_fval = fval updateJ = 1 else: updateJ = 0 lamda = lamda * 10 gnorm = np.amax(np.abs(gfk)) k = k + 1 grad_log = np.append(grad_log, np.linalg.norm(xk - x_log[-1:])) fval = old_fval grad_val = grad_log[-1] return xk, fval, grad_val, x_log, y_log, grad_log

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