matlabMAKEGRID_VMEC:实现VMEC代码集成的mgrid和线圈文件处理工具

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资源摘要信息:"matlabMAKEGRID_VMEC是专门为VMEC(Virtual Materials Engineering of Coffe)代码设计的一套Matlab例程。VMEC是一种用于计算磁约束等离子体系统中磁流体动力学(MHD)平衡的代码。该例程集合提供了一系列功能,旨在简化VMEC代码的数据处理和可视化。其中,MAKEGRID (XGRID) 主要用于将线圈系统的磁场映射到一组环形切割平面中,为VMEC的MHD平衡计算提供数据输入。 1. **读取mgrid和线圈文件**:matlabMAKEGRID提供了读取VMEC代码使用的mgrid文件和线圈文件的例程。这些例程能够帮助用户解析和理解这些文件的结构和内容,为后续的数据处理和分析工作打下基础。 2. **绘制线圈和mgrid文件**:该集合内含绘制线圈文件和mgrid文件的例程。这使得用户能够直观地查看数据的二维和三维分布情况,便于检测数据的正确性和完整性,同时也支持后续的数据可视化和展示工作。 3. **计算磁场**:除了读取和绘图功能,matlabMAKEGRID还包括了一组例程,这些例程能够使用线圈文件计算空间中任意一点的磁场。这为研究人员提供了便利,使得他们能够快速获取特定点的磁场信息,有助于进行更深入的物理分析和实验设计。 4. **兼容性**:该资源已针对VMEC v6.9版本进行过测试,保证了其功能的兼容性和稳定性。在使用过程中,用户可以确信其在VMEC v6.9环境下的正常运行。 5. **Matlab开发**:整个matlabMAKEGRID_VMEC资源是使用Matlab开发的。这意味着它具有Matlab环境的一切优势,包括强大的数值计算能力、直观的编程语法和丰富的数据可视化工具。这些特性使得它能够方便地与其他Matlab工具箱或用户自定义的函数进行集成。 6. **使用场景**:该资源适合在涉及到磁约束等离子体物理、核聚变研究、计算物理和电磁场模拟等领域的研究和教学中使用。其操作简单、功能丰富,能够在较短的时间内帮助用户完成复杂的数据处理和分析任务。 7. **数据格式**:在VMEC中使用的mgrid文件和线圈文件通常包含特定的格式,这对于理解和处理数据提出了要求。MatlabMAKEGRID_VMEC的开发充分考虑到了这些格式特点,例程的编写紧密结合了文件格式,以便用户能够无缝对接这些数据。 8. **扩展性**:该资源虽然提供了基本的读取、绘图和磁场计算功能,但它也保留了足够的扩展性,允许用户根据自己的需要进行相应的修改和扩展,以满足更具体的科研需求。 9. **使用示例**:为了便于用户理解和使用,matlabMAKEGRID_VMEC可能包含了使用示例,这些示例通过具体的案例展示了如何利用该资源进行数据处理和可视化。用户通过这些示例可以快速学习并掌握资源的使用方法。 10. **技术支持和更新**:通常,开发团队会提供一定程度的技术支持,并对软件进行定期的更新,以适应VMEC代码的发展变化以及用户反馈的需要。用户在使用过程中遇到问题可以寻求帮助,并期待未来功能的增强和改进。 总结而言,matlabMAKEGRID_VMEC资源是一套完整的Matlab例程集合,专门用于与VMEC代码配合使用,实现线圈系统的磁场映射和数据可视化,其在磁约束等离子体物理和核聚变等研究领域具有广泛的应用价值。

分析以下代码#!/usr/bin/python # -*- coding:utf-8 -*- import numpy as np import pandas as pd import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import svm from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import accuracy_score # 'sepal length', 'sepal width', 'petal length', 'petal width' iris_feature = u'花萼长度', u'花萼宽度', u'花瓣长度', u'花瓣宽度' if __name__ == "__main__": path = 'D:\\iris.data' # 数据文件路径 data = pd.read_csv(path, header=None) x, y = data[range(4)], data[4] y = pd.Categorical(y).codes x = x[[0, 1]] x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, random_state=1, train_size=0.6) # 分类器 clf = svm.SVC(C=0.1, kernel='linear', decision_function_shape='ovr') # clf = svm.SVC(C=0.8, kernel='rbf', gamma=20, decision_function_shape='ovr') clf.fit(x_train, y_train.ravel()) # 准确率 print (clf.score(x_train, y_train)) # 精度 print ('训练集准确率:', accuracy_score(y_train, clf.predict(x_train))) print (clf.score(x_test, y_test)) print ('测试集准确率:', accuracy_score(y_test, clf.predict(x_test))) # decision_function print ('decision_function:\n', clf.decision_function(x_train)) print ('\npredict:\n', clf.predict(x_train)) # 画图 x1_min, x2_min = x.min() x1_max, x2_max = x.max() x1, x2 = np.mgrid[x1_min:x1_max:500j, x2_min:x2_max:500j] # 生成网格采样点 grid_test = np.stack((x1.flat, x2.flat), axis=1) # 测试点 # print 'grid_test = \n', grid_test # Z = clf.decision_function(grid_test) # 样本到决策面的距离 # print Z grid_hat = clf.predict(grid_test) # 预测分类值 grid_hat = grid_hat.reshape(x1.shape) # 使之与输入的形状相同 mpl.rcParams['font.sans-serif'] = [u'SimHei'] mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False cm_light = mpl.colors.ListedColormap(['#A0FFA0', '#FFA0A0', '#A0A0FF']) cm_dark = mpl.colors.ListedColormap(['g', 'r', 'b']) plt.figure(facecolor='w') plt.pcolormesh(x1, x2, grid_hat, shading='auto', cmap=cm_light) plt.scatter(x[0], x[1], c=y, edgecolors='k', s=50, cmap=cm_dark) # 样本 plt.scatter(x_test[0], x_test[1], s=120, facecolors='none', zorder=10) # 圈中测试集样本 plt.xlabel(iris_feature[0], fontsize=13) plt.ylabel(iris_feature[1], fontsize=13) plt.xlim(x1_min, x1_max) plt.ylim(x2_min, x2_max) plt.title(u'鸢尾花SVM二特征分类', fontsize=16) plt.grid(b=True, ls=':') plt.tight_layout(pad=1.5) plt.show()

2023-06-07 上传