import matplotlib.pyplot as plt p_0 = [0, 10] v_0 = [5, 0] a = [0, 9.8] t_star = 0 t_end = 10 dt = 0.01 time_list = [t_star] v_list = [v_0[0]] s_list = [p_0[1]] x_list, y_list, v_x, v_y = [p_0[0]], [p_0[1]], [v_0[0]], [v_0[1]] for i in range(int((t_end - t_star) / dt)): time = i * dt p_0[0] = p_0[0] + v_0[0] * dt p_0[1] = p_0[1] + v_0[1] * dt - 0.5 * a[1] * dt ** 2 x_list.append(p_0[0]) y_list.append(p_0[1]) v_0[0] = v_0 v_0[1] = v_0[1] + a[1] * dt v_x.append(v_0[0]) # x方向速度 v_y.append(v_0[1]) # y方向速度有什么错误

这段代码存在一个错误，即在更新粒子速度时，v_0[0]的值被错误地赋值为v_0，而没有更新为v_0[0] + a[0] * dt。这会导致程序在模拟粒子在x轴方向上的运动时出现错误。

为了解决这个问题，你需要将第14行和第15行的代码修改为下面这样：

v_0[0] = v_0[0] + a[0] * dt     # x方向速度
v_0[1] = v_0[1] + a[1] * dt     # y方向速度

这样就能够正确地更新粒子的速度，保证程序的正确性。

相关问题

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import matplotlib.animation as animation g = 9.8 # 重力加速度 v0 = 20 # 初始速度 h0 = 100 # 初始高度 t_max = 10 # 最大时间 dt = 0.01 # 时间步长 def free_fall(t): v = v0 - g*t h = h0 - v0*t + 0.5*(v0+v)*t return h, v def init(): line.set_data([], []) return line, def update(frame): t = frame * dt x, y = [], [] h, v = free_fall(t) x.append(0) y.append(h) line.set_data(x, y) return line, fig, ax = plt.subplots() ax.set_xlim(0, 100) ax.set_ylim(0, 100) line, = ax.plot([], [], 'o-', lw=2) ani = animation.FuncAnimation(fig, update, frames=int(t_max/dt), init_func=init, blit=True) plt.show()

这段代码实现了一个考虑空气阻力的自由落体运动动画，但是缺少了一些关键的语句，导致图像无法正常显示。下面是一个修改后的版本，你可以参考一下：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import matplotlib.animation as animation

g = 9.8 # 重力加速度
v0 = 20 # 初始速度
h0 = 100 # 初始高度
t_max = 10 # 最大时间
dt = 0.01 # 时间步长

def free_fall(t):
    v = v0 - g*t
    h = h0 - v0*t + 0.5*(v0+v)*t
    return h, v

def init():
    line.set_data([], [])
    return line,

def update(frame):
    t = frame * dt
    x, y = [], []
    h, v = free_fall(t)
    x.append(0)
    y.append(h)
    line.set_data(x, y)
    return line,

fig, ax = plt.subplots()
ax.set_xlim(0, 100)
ax.set_ylim(0, 100)
line, = ax.plot([], [], 'o-', lw=2)
ani = animation.FuncAnimation(fig, update, frames=int(t_max/dt), init_func=init, blit=True)

plt.show()

需要注意的是，在这个代码中，我们定义了一个init函数来初始化图像。这个函数需要返回需要更新的图像对象。另外，在最后一行的plt.show()语句中，我们没有给出任何参数，这意味着程序会一直运行，直到你手动关闭窗口。

如果你希望图像只显示一段时间，可以在plt.show()语句中添加一个参数，指定图像显示的时间，比如：

plt.show(block=False)
plt.pause(5)
plt.close()

这样程序会在显示图像5秒后自动关闭窗口。

m = 0.11 # 冰雹质量 g = 9.8 # 重力加速度 k = 0.1 # 阻力与速度成正比时的比例常数 c = 0.01 # 阻力与速度及其二次方的线性组合时的比例常数 h = 0.01 # 时间步长 v = 0 # 初始速度为0 # 欧拉法迭代 for i in range(int(20/h)): v = v + h*(m*g - k*v - c*v**2)/m # 绘制图像 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np t = np.linspace(0, 20, int(20/h)+1) plt.plot(t, v_list) plt.show()将这段代码妆化为matlab程序

m = 0.11; % 冰雹质量
g = 9.8; % 重力加速度
k = 0.1; % 阻力与速度成正比时的比例常数
c = 0.01; % 阻力与速度及其二次方的线性组合时的比例常数
h = 0.01; % 时间步长
v = 0; % 初始速度为0

% 欧拉法迭代
for i = 1:(20/h)
v = v + h*(m*g - k*v - c*v^2)/m;
end

% 绘制图像
t = linspace(0, 20, (20/h)+1);
plot(t, v_list);
xlabel('时间');
ylabel('速度');
title('速度-时间图像');