用python实现河流大断面的计算,并作可视化处理。要求:1.用河底高程和起点距计算。2.当河床有突出的一块时,计算时采用分块相加的办法。3.需要有多个用户输入起点距与河底高程
时间: 2024-04-29 08:23:47 浏览: 131
方案一:
使用numpy和matplotlib库实现。
1.定义计算函数
首先定义一个函数,输入起点距和河底高程,输出断面的面积和湿周长。
代码如下:
```python
import numpy as np
def cross_section(start_dist, bed_elevation):
# 计算断面面积
area = np.trapz(bed_elevation, dx=1)
# 计算湿周长
perimeter = np.sqrt(1 + np.power(np.gradient(bed_elevation, start_dist), 2)).sum()
return area, perimeter
```
这个函数使用了numpy的`trapz`函数计算积分,`gradient`函数计算梯度。
2.处理突出的一块
如果河床有突出的一块,可以将其分成多个小块,分别计算后相加。
代码如下:
```python
def cross_section(start_dist, bed_elevation, block_sizes=None):
if block_sizes is None:
# 没有突出的一块
area = np.trapz(bed_elevation, dx=1)
perimeter = np.sqrt(1 + np.power(np.gradient(bed_elevation, start_dist), 2)).sum()
else:
# 有突出的一块
area = 0
perimeter = 0
for block_size in block_sizes:
block_bed_elevation = bed_elevation[:block_size]
bed_elevation = bed_elevation[block_size-1:]
area += np.trapz(block_bed_elevation, dx=1)
perimeter += np.sqrt(1 + np.power(np.gradient(block_bed_elevation, start_dist), 2)).sum()
# 加上剩余部分的面积和湿周长
area += np.trapz(bed_elevation, dx=1)
perimeter += np.sqrt(1 + np.power(np.gradient(bed_elevation, start_dist), 2)).sum()
return area, perimeter
```
这个函数增加了一个可选参数`block_sizes`,表示突出的一块大小。如果没有突出的一块,就直接计算面积和湿周长;否则,将突出的一块分成多个小块,分别计算面积和湿周长,最后相加。
3.可视化处理
使用matplotlib库进行可视化处理。
代码如下:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
def plot_cross_section(start_dist, bed_elevation):
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(start_dist, bed_elevation)
ax.set_xlabel('Distance (m)')
ax.set_ylabel('Bed Elevation (m)')
ax.set_title('Cross Section')
plt.show()
```
这个函数接受起点距和河底高程,绘制出断面图。
4.用户输入
使用input函数获取用户的起点距和河底高程。
代码如下:
```python
start_dist = list(map(float, input('Enter start distances: ').split()))
bed_elevation = list(map(float, input('Enter bed elevations: ').split()))
```
这个代码使用`input`函数获取用户输入,使用`map`函数将输入转换成浮点数列表。
5.完整代码
将以上代码整合起来,得到完整代码如下:
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