2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> 
背景：
包括两个部分，一个是演示怎么自己写代码解常微分方程，另一部分就是示范python怎么调用解常微分方程的函数。
下面的方程组给出洛仑兹引子在三个方向上的速度，求解运动轨迹
软件：
python3.5.2
部分1：(div)
代码：
# -*- coding: utf8 -*-
import numpy as np
"""
移动方程：
t时刻的位置P(x,y,z)
steps：dt的大小
sets：相关参数
"""
def move(P, steps, sets):
x, y, z = P
sgima, rho, beta = sets
# 各方向的速度近似
dx = sgima * (y - x)
dy = x * (rho - z) - y
dz = x * y - beta * z
return [x + dx * steps, y + dy * steps, z + dz * steps]
# 设置sets参数
sets = [10., 28., 3.]
t = np.arange(0, 30, 0.01)
# 位置1：
P0 = [0., 1., 0.]
P = P0
d = []
for v in t:
P = move(P, 0.01, sets)
d.append(P)
dnp = np.array(d)
# 位置2：
P02 = [0., 1.01, 0.]
P = P02
d = []
for v in t:
P = move(P, 0.01, sets)
d.append(P)
dnp2 = np.array(d)
"""
画图
"""
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import matplotlib.pyplot as plt
fig = plt.figure()
ax = Axes3D(fig)
ax.plot(dnp[:, 0], dnp[:, 1], dnp[:, 2])
ax.plot(dnp2[:, 0], dnp2[:, 1], dnp2[:, 2])
plt.show()
结果：
部分2：
代码：
# -*- coding: utf-8 -*-
import numpy as np
from scipy.integrate import odeint
"""
定义常微分方程，给出各方向导数,即速度
"""
def dmove(Point,t,sets):
"""
p：位置矢量
sets：其他参数
"""
p,r,b = sets
x,y,z = Point
return np.array([p*(y-x),x*(r-z),x*y-b*z])
t = np.arange(0,30,0.01)
#调用odeint对dmove进行求解，用两个不同的初始值
P1 = odeint(dmove,(0.,1.,0.),t,args = ([10.,28.,3.],)) #(0.,1.,0.)是point的初值
#([10.,28.,3.],)以元祖的形式给出 point,t之后的参数
P2 = odeint(dmove,(0.,1.01,0.),t,args = ([10.,28.,3.],))
"""
画3维空间的曲线
"""
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import matplotlib.pyplot as plt
fig = plt.figure()
ax = Axes3D(fig)
ax.plot(P1[:,0],P1[:,1],P1[:,2])
ax.plot(P2[:,0],P2[:,1],P2[:,2])
plt.show()
结果：
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/u011702002/article/details/78118857