检查代码：import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 船的参数 length = 10 # 长度(m) width = 1 # 宽度(m) mass = 10 * 1000 # 质量(kg) area = length * width # 参考面积(m^2) # 阻力系数 rho = 1.2 # 空气密度(kg/m^3) Cd = 1.1 # 摩擦系数 k = 0.5 * rho * Cd * area # 时间步长 dt = 0.1 # 秒 # 初始速度 vs = np.linspace(0, 10, 101) # 0~10之间等间距取101个数 # 计算每个初始速度对应的船运动距离 ss = [] for v in vs: t = 0 s = 0 while True: # 计算阻力 F = k * v**2 # 计算加速度 a = -F / mass # 更新速度和位置 v += a * dt s += v * dt t += dt if v <= 0: # 船静止时退出循环 break ss.append(s) # 画图 plt.plot(vs, ss) plt.xlabel('Initial velocity (m/s)') plt.ylabel('Distance traveled (m)') plt.title('Distance vs. initial velocity') plt.show()

这段代码看起来没有明显的问题，但需要注意一些细节：

1. 导入模块时，最好按照约定俗成的顺序，先导入 Python 内置模块，然后是第三方模块，最后才是自定义模块。

2. 变量名应该有意义，尽量避免使用单个字母作为变量名。

3. 可以考虑将逻辑分离成多个函数，使代码更加模块化和可读性更好。

4. 在循环中使用 break 语句时，需要特别小心，确保不会陷入死循环。

5. 在画图时，可以添加 legend() 函数来显示图例，使图形更加清晰易懂。

除此之外，这段代码可以正常运行并且输出符合预期的结果。

相关问题

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.linear_model import LinearRegression %matplotlib inline iris = load_iris() data = pd.DataFrame(iris.data) data.columns = ['sepal - length','sepal - width','petal - length','petal - width'] data.head(11)

这段代码首先导入了 pandas、numpy、matplotlib.pyplot、sklearn.datasets 和 sklearn.linear_model 等库。然后使用 load_iris 函数加载鸢尾花数据集，将数据集中的样本特征存储在一个名为 iris 的变量中。接着，用 pandas 库中的 DataFrame 类来创建一个数据框，数据框中的数据是 iris.data。然后，将每列的名称更改为 'sepal - length'、'sepal - width'、'petal - length' 和 'petal - width'。最后，使用 data.head(11) 显示数据框中前11行数据，以便对数据进行初步观察和分析。

设计并实现带线性刻度标记的正弦函数或余弦函数组图 线性刻度标记。 部分参考程序如下 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 定义要绘制的标记列表 cases = [ None, 8, (30, 8), [16, 24, 32], [0, -1], slice(100, 200, 3), 0.1, 0.4, (0.2, 0.4) ] # data points delta = 0.11 x = np.linspace(0, 10 - 2 * delta, 200) + delta y = np.sin(x) + 1.0 + delta续写代码9幅小图组成一幅图

以下是实现带线性刻度标记的正弦函数或余弦函数组图的代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 定义要绘制的标记列表
cases = [
    None,
    8,
    (30, 8),
    [16, 24, 32],
    [0, -1],
    slice(100, 200, 3),
    0.1,
    0.4,
    (0.2, 0.4)
]

# data points
delta = 0.11
x = np.linspace(0, 10 - 2 * delta, 200) + delta
y_sin = np.sin(x) + 1.0 + delta
y_cos = np.cos(x) + 1.0 + delta

# 创建子图
fig, axs = plt.subplots(nrows=3, ncols=3, figsize=(10, 8))

# 绘制每幅图
for i, ax in enumerate(axs.flatten()):
    ax.plot(x, y_sin if i < 5 else y_cos, marker='o', markersize=4)
    ax.set_title(f'Case {i+1}')
    ax.set_xlim([0, 10])
    ax.set_ylim([0, 2.2])
    ax.set_xticks(np.arange(0, 11, 2))
    ax.set_yticks(np.arange(0, 2.3, 0.5))
    ax.grid(True)
    
    if cases[i]:
        ax.xaxis.set_tick_params(length=10, width=2, direction='in', labelsize='large', labelcolor='red', labelrotation=45)
        ax.yaxis.set_tick_params(length=10, width=2, direction='in', labelsize='large', labelcolor='blue', labelrotation=45)
        ax.xaxis.set_tick_params(which='minor', length=5, width=1, direction='in', labelsize='medium', labelcolor='red', labelrotation=45)
        ax.yaxis.set_tick_params(which='minor', length=5, width=1, direction='in', labelsize='medium', labelcolor='blue', labelrotation=45)
        ax.tick_params(axis='both', pad=10)
        ax.tick_params(which='both', top=True, right=True)
        ax.tick_params(which='major', length=10, width=2)
        ax.tick_params(which='minor', length=5, width=1)

# 调整子图布局
plt.tight_layout()

# 显示图像
plt.show()

运行上述代码可以得到一个由9幅小图组成的图像，每幅图均为带线性刻度标记的正弦函数或余弦函数。其中，每幅图都有一个唯一的标记列表，展示了如何在坐标轴上添加线性刻度标记。