python绘制倒立摆代码

我可以为您提供绘制倒立摆的Python代码，您可以参考以下代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.integrate import odeint

# 倒立摆的运动方程
def pend(y, t, b, c):
    theta, omega = y
    dydt = [omega, -b*omega - c*np.sin(theta)]
    return dydt

# 参数设定
b = 0.25
c = 5.0
y0 = [np.pi - 0.1, 0.0]
t = np.linspace(0, 10, 101)

# 解微分方程并绘制图像
sol = odeint(pend, y0, t, args=(b, c))
plt.plot(t, sol[:, 0], 'b', label='theta(t)')
plt.plot(t, sol[:, 1], 'g', label='omega(t)')
plt.legend(loc='best')
plt.xlabel('t')
plt.grid()
plt.show()

希望以上代码可以帮到您。

相关问题

用python绘制倒立摆动画的代码

以下是用Python绘制倒立摆动画的示例代码：

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

# 定义常量
G = 9.8  # 重力加速度
L = 1.0  # 摆杆长度
M = 1.0  # 摆球质量

# 定义初始状态
theta0 = np.pi / 6  # 摆球的初始角度
omega0 = 0.0  # 摆球的初始角速度

# 定义模型函数
def derivs(state, t):
    # 解析状态量
    theta, omega = state

    # 计算角加速度
    alpha = -(G / L) * np.sin(theta)

    # 返回状态变化率
    return [omega, alpha]

# 定义时间范围和时间步长
t = np.arange(0.0, 10.0, 0.01)

# 使用odeint函数求解微分方程
from scipy.integrate import odeint
state0 = [theta0, omega0]
states = odeint(derivs, state0, t)

# 绘制动画
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, autoscale_on=False, xlim=(-2, 2), ylim=(-2, 2))
ax.set_aspect('equal')
ax.grid()

line, = ax.plot([], [], 'o-', lw=2)

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

def animate(i):
    x = [0, L*np.sin(states[i,0])]
    y = [0, -L*np.cos(states[i,0])]
    line.set_data(x, y)
    return line,

ani = animation.FuncAnimation(fig, animate, frames=len(t),
                              interval=25, blit=True, init_func=init)

plt.show()

这个程序使用了Scipy库的odeint函数求解倒立摆的微分方程，并使用Matplotlib库的animation模块绘制动画。程序首先定义了一些常量和初始状态，然后定义了一个derivs函数，用于计算状态变化率。程序接着使用odeint函数求解微分方程，得到了摆球的状态随时间的变化。最后，程序使用Matplotlib的animation模块绘制动画，将摆球的运动轨迹动态地展示出来。

用python绘制倒立摆动画的代码，绘制红色的小球和蓝色的连杆

以下是用Python绘制倒立摆动画的代码，绘制红色的小球和蓝色的连杆：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.integrate import odeint

# 定义常数
g = 9.81    # 重力加速度 m/s^2
L = 1.0     # 摆杆长度 m
m = 1.0     # 摆球质量 kg
b = 0.1     # 摩擦系数
theta0 = np.pi / 4   # 初始角度
omega0 = 0.0         # 初始角速度

# 定义运动方程
def pendulum(y, t, g, L, m, b):
    theta, omega = y
    dydt = [omega, -b/m*omega - g/L*np.sin(theta)]
    return dydt

# 定义初始状态
y0 = [theta0, omega0]

# 定义时间范围和时间步长
t = np.linspace(0, 10, 1000)

# 求解微分方程
sol = odeint(pendulum, y0, t, args=(g, L, m, b))

# 绘制图形
x = L * np.sin(sol[:, 0])
y = -L * np.cos(sol[:, 0])

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, aspect='equal')
ax.set_xlim(-1.5, 1.5)
ax.set_ylim(-1.5, 1.5)
ax.set_xlabel("x (m)")
ax.set_ylabel("y (m)")
ax.set_title("Inverted Pendulum Simulation")

line, = ax.plot([], [], '-b', lw=2)
point, = ax.plot([], [], 'ro', markersize=10)

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

def animate(i):
    line.set_data([0, x[i]], [0, y[i]])
    point.set_data([x[i]], [y[i]])
    return line, point,

from matplotlib.animation import FuncAnimation
ani = FuncAnimation(fig, animate, frames=len(t), init_func=init, blit=True)

plt.show()

运行后将会得到一个倒立摆的动画，其中红色小球表示摆球，蓝色连杆表示摆杆。可以通过修改常数和初始状态来调整动画的表现。