python写一个多普勒效应的程序
时间: 2023-09-26 22:13:56 浏览: 47
以下是一个简单的 Python 程序,用于计算多普勒效应:
```python
import math
def doppler_shift(frequency, speed, observer_speed):
c = 343 # 声速
v = speed - observer_speed # 发射源相对于观察者的速度
numerator = c + v
denominator = c - observer_speed
return frequency * (numerator / denominator)
f = 1000 # 发射源发出的频率
s = 340 # 发射源的速度
o = 20 # 观察者的速度
shifted_frequency = doppler_shift(f, s, o)
print("原始频率:", f)
print("多普勒移频:", shifted_frequency)
```
该程序通过 `doppler_shift` 函数计算多普勒移频,其中 `frequency` 参数表示发射源发出的频率,`speed` 参数表示发射源的速度,`observer_speed` 参数表示观察者的速度。该函数返回计算出的多普勒移频。
在该程序的示例中,发射源发出频率为 1000,发射源速度为 340,观察者速度为 20。程序输出原始频率和计算出的多普勒移频。
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用python写一个多普勒效应动态演示图的程序
以下是一个简单的 Python 程序,使用 Matplotlib 库绘制多普勒效应动态演示图:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.animation import FuncAnimation
def doppler_shift(frequency, speed, observer_speed):
c = 343 # 声速
v = speed - observer_speed # 发射源相对于观察者的速度
numerator = c + v
denominator = c - observer_speed
return frequency * (numerator / denominator)
f = 1000 # 发射源发出的频率
s = 340 # 发射源的速度
o = np.linspace(-340, 340, 1000) # 观察者的速度范围
fig, ax = plt.subplots()
line, = ax.plot([], [])
def init():
ax.set_xlabel('Observer speed (m/s)')
ax.set_ylabel('Shifted frequency (Hz)')
ax.set_title('Doppler effect')
ax.set_xlim([min(o), max(o)])
ax.set_ylim([min(doppler_shift(f, s, o)), max(doppler_shift(f, s, o))])
return line,
def update(frame):
shifted_frequencies = doppler_shift(f, s, o + frame)
line.set_data(o, shifted_frequencies)
return line,
ani = FuncAnimation(fig, update, frames=np.linspace(0, 100, 100), init_func=init, blit=True)
plt.show()
```
该程序使用 `doppler_shift` 函数计算不同观察者速度下的多普勒移频,并使用 Matplotlib 库绘制多普勒效应动态演示图。程序使用 `FuncAnimation` 函数创建动画,每帧更新演示图的数据。
在该程序的示例中,发射源发出频率为 1000,发射源速度为 340。程序生成一个包含 1000 个观察者速度的范围,并在动画中更新该范围内的多普勒移频。程序使用 Matplotlib 库的 `FuncAnimation` 函数创建动画,将 `update` 函数作为每帧更新函数,并将 `init` 函数作为初始化函数。
用matplotlib写一个多普勒效应演示图的程序
以下是一个简单的 Python 程序,使用 Matplotlib 库绘制多普勒效应演示图:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
def doppler_shift(frequency, speed, observer_speed):
c = 343 # 声速
v = speed - observer_speed # 发射源相对于观察者的速度
numerator = c + v
denominator = c - observer_speed
return frequency * (numerator / denominator)
f = 1000 # 发射源发出的频率
s = 340 # 发射源的速度
o = np.linspace(-340, 340, 1000) # 观察者的速度范围
shifted_frequencies = doppler_shift(f, s, o)
plt.plot(o, shifted_frequencies)
plt.xlabel('Observer speed (m/s)')
plt.ylabel('Shifted frequency (Hz)')
plt.title('Doppler effect')
plt.show()
```
该程序使用 `doppler_shift` 函数计算不同观察者速度下的多普勒移频。程序中使用 `numpy` 库的 `linspace` 函数生成一个观察者速度范围,然后通过 `doppler_shift` 函数计算该范围内的多普勒移频。最后,程序使用 Matplotlib 库的 `plot` 函数绘制多普勒效应演示图。
在该程序的示例中,发射源发出频率为 1000,发射源速度为 340。程序生成一个包含 1000 个观察者速度的范围,然后计算该范围内的多普勒移频,并使用 Matplotlib 库绘制演示图。