range和linespace
时间: 2023-05-08 09:57:39 浏览: 104
range是一个Python内置函数,用于创建一个由一系列连续数字组成的列表或元组。它可以接受1-3个参数,分别为起始值、终止值和步长。其中,起始值和步长可选,终止值必选。range()函数会依据传入的参数来生成数字序列,但并不会立即生成整个序列,而是在需要时才会生成。常见的用途是在for循环中生成循环次数。
而linspace是NumPy库中的一个函数,用于创建一个等间隔的数值序列。它接受3个参数,分别为起始值、终止值和元素数量。linspace()函数会生成一系列数值,这些数值保持等间隔,即每个数值之间的距离相等。和range()不同的是,linspace()会立即生成整个序列。
总的来说,range()函数适用于生成整数序列,linspace()函数适用于生成等间隔的数值序列。两者共同点是都可以用于for循环。使用时需要根据需求选择合适的函数。
相关问题
% 定义主应力取值范围 sigma_max = 500; % 最大主应力 sigma_min = -500; % 最小主应力 n = 100; % 主应力取值数量 sigma1_range = linspace(sigma_min, sigma_max, n); sigma2_range = linspace(sigma_min, sigma_max, n); sigma3_range = linspace(sigma_min, sigma_max, n); % 计算Mises屈服面 mises = zeros(n, n, n); for i = 1:n for j = 1:n for k = 1:n sigma1 = sigma1_range(i); sigma2 = sigma2_range(j); sigma3 = sigma3_range(k); mises(i,j,k) = sqrt((sigma1-sigma2)^2+(sigma2-sigma3)^2+(sigma3-sigma1)^2)/sqrt(2)-50; end end end % 绘制Mises屈服面 sigma_y = 100; % 屈服强度 isosurface(sigma1_range, sigma2_range, sigma3_range, mises, sigma_y);将这个三维曲面画在x,y平面内
要将Mises屈服面画在x,y平面内,可以使用以下代码:
```
sigma_max = 500; % 最大主应力
sigma_min = -500; % 最小主应力
n = 100; % 主应力取值数量
sigma1_range = linspace(sigma_min, sigma_max, n);
sigma2_range = linspace(sigma_min, sigma_max, n);
sigma3_range = linspace(sigma_min, sigma_max, n);
mises = zeros(n, n, n);
for i = 1:n
for j = 1:n
for k = 1:n
sigma1 = sigma1_range(i);
sigma2 = sigma2_range(j);
sigma3 = sigma3_range(k);
mises(i,j,k) = sqrt((sigma1-sigma2)^2+(sigma2-sigma3)^2+(sigma3-sigma1)^2)/sqrt(2)-50;
end
end
end
sigma_y = 100; % 屈服强度
% 绘制Mises屈服面
p = patch(isosurface(sigma1_range, sigma2_range, sigma3_range, mises, sigma_y));
isonormals(sigma1_range, sigma2_range, sigma3_range, mises, p)
set(p, 'FaceColor', 'red', 'EdgeColor', 'none', 'FaceAlpha', 0.3);
% 将视角调整为俯视图,使曲面在x,y平面内可见
view(0,90);
```
这将绘制一个红色的Mises屈服面,屈服强度为100,透明度为0.3,且将视角调整为俯视图,使曲面在x,y平面内可见。
使用arange,linspace,logspace,zeros,eye,diag,ones生成数组,数据自己定。Python
`arange`, `linspace`, `logspace`, `zeros`, `eye`, `diag`, `ones` 是 Python 中 NumPy 库提供的用于生成数组的函数。以下是这些函数的基本使用方法和例子:
1. `arange`:类似于Python内置的 `range` 函数,用于生成一个均匀分布的值的数组。
```python
import numpy as np
arr1 = np.arange(10) # 生成一个从0到9的整数数组
```
2. `linspace`:生成在指定区间内均匀分布的N个点的数组。
```python
arr2 = np.linspace(0, 1, 5) # 生成一个包含5个均匀分布在0到1之间的数的数组
```
3. `logspace`:生成在对数刻度上均匀分布的N个点的数组。
```python
arr3 = np.logspace(0, 1, 5) # 生成一个包含5个对数均匀分布在10的0次方到10的1次方之间的数的数组
```
4. `zeros`:生成一个指定大小的数组,数组中的元素均为0。
```python
arr4 = np.zeros((2, 3)) # 生成一个2行3列的数组,元素全为0
```
5. `eye`:生成一个N×N的单位矩阵,对角线上的元素为1,其余为0。
```python
arr5 = np.eye(3) # 生成一个3×3的单位矩阵
```
6. `diag`:用于提取一个矩阵的对角线元素或生成一个对角矩阵。
```python
arr6 = np.diag([1, 2, 3]) # 生成一个对角线为[1, 2, 3]的2维方阵
```
7. `ones`:生成一个指定大小的数组,数组中的元素均为1。
```python
arr7 = np.ones((2, 3)) # 生成一个2行3列的数组,元素全为1
```
请根据你的具体需求来确定生成数组的数据。例如,如果你需要一个正弦波数据集,你可能会使用 `linspace` 来创建x轴上的均匀间隔的点,然后用这些点来计算正弦值,生成y轴数据。
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