Python超越函数积分运算以及绘图实现代码

yipeiwu_com7年前Python基础

编译环境:ubuntu17.04 Python3.5

所需库:numpy、scipy、matplotlib

下面是理想平面的辐射强度计算(课程大作业~~~)

1、超越函数积分运算

def integral(x,c1,c2,T): 
  return ((c1*0.98)/(x**5))*(1/((np.e**(c2/(x*T)))-1))

resut,err = integrate.quad(integral, 3, 5, args=(c1,c2,T))

2、绘图实现

plt.figure(1) 
ax1 = plt.subplot(211)
plt.sca(ax1) 
plt.plot(fi,functionI(fi,0.5,5,1,e0),label='n=5,ks=0.5')
plt.legend(loc='upper right',bbox_to_anchor = (0.9, 0.9))
plt.xlabel(u'ψ/rad') 
plt.ylabel(u'I/(W/sr)')

ax2 = plt.subplot(212)
plt.sca(ax2) 
plt.plot(fi,functionI(fi,0.5,5,1,e0),label='n=5,ks=0.5')
plt.legend(loc='upper right',bbox_to_anchor = (0.9, 0.9))
plt.xlabel(u'ψ/rad') 
plt.ylabel(u'I/(W/sr)') 

plt.subplots_adjust(wspace=0.5, hspace=0.5) 
plt.show()

说一下plt.subplots_adjust这个函数,这个是用来调整子图之间的间距的啦

成果图:

以上这篇Python超越函数积分运算以及绘图实现代码就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持【听图阁-专注于Python设计】。

相关文章

Python之两种模式的生产者消费者模型详解

第一种使用queue队列实现: #生产者消费者模型 其实服务器集群就是这个模型 # 这里介绍的是非yield方法实现过程 import threading,time import...

浅谈python中np.array的shape( ,)与( ,1)的区别

如下所示: >>> import numpy as np >>> x = np.array([1, 2]) >>> y = np...

跟老齐学Python之类的细节

这几天和几个朋友以各种途径讨论过OOP的相关问题,他们是:令狐虫、Frank、晋剑、小冯 大家对OOP有不同看法,所谓工程派和学院派看法不一致。从应用的角度看,工程派的观点是值得推荐的,...

深入理解Python中各种方法的运作原理

方法在Python中是如何工作的 方法就是一个函数,它作为一个类属性而存在,你可以用如下方式来声明、访问一个函数:   >>> class Pizza(...

python实现list由于numpy array的转换

实例如下所示: u = array([[1,2],[3,4]]) m = u.tolist() #转换为list m.remove(m[0]) #移除m[0] m = np.arra...