在 Python 中绘图与运算

通用注意

函数参数

注意函数参数的传入方式

1. 普通传参
2. 指定参数的传参
3. 不定长传参
4. 通过元组 () 或数组 [] 传入不定长参数

模拟抽象

1. 在模拟前需要先确定 $dt$ 长度等物理常数
2. 可将 $dt$ 作为 np.arange() 的 step

numpy 注意

小数迭代

1. 使用 np.arange() 可以实现将小数用于迭代
2. 可在迭代中使用一个临时变量 i 记录迭代次数, 以用于向记录数组添加元素

数组使用

1. 使用数组前, 最好使用 np.zeros() 确定足够的空间
2. 由公式确定空间时, 需要使用 np.floor() 等与 int() 将小数转为整数

数组生成

1. np.array() 将 python 内部的数据结构转为 np.array
2. np.zeros/random() 等, 提供一个表示各维度大小的元组

矢量/点数组

1. 创建矢量 vec = np.array((x, y)).T
2. 创建矢量数组 vecArr = np.zeros((2, size))
3. 修改/读取矢量数组元素 vecArr[..., i] = vec
4. 将矢量数组作为点绘制 axe.plot(vecArr[0], vecArr[1])

mlp 注意

功能抽象

1. 在实现功能后, 对某些绘图功能进行抽象
2. 先提取出有关物理参数, 作为全局变量
3. 将绘制图片的 axe 作为参数传入, 可以在外部创建 axe 后传入, 在绘制完成后对 axe 进行进一步设置
4. 将使用到的函数 / 方程作为参数传入, 可通过 def fun(x): return full_fun(x, y = ...) 的方式传入可设置的函数

数学方法

离散曲线的曲率半径

通过离散曲线上一点与相邻两点点作圆弧, 计算圆弧半径得到曲线上任意一点的曲率半径

降低曲线上的突变点, 让曲线更光滑

对曲线间隔采样再将采样点插值