小编给大家分享一下Python如何实现超越函数积分运算以及绘图,相信大部分人都还不怎么了解,因此分享这篇文章给大家参考一下,希望大家阅读完这篇文章后大有收获,下面让我们一起去了解一下吧!
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:
以上是“Python如何实现超越函数积分运算以及绘图”这篇文章的所有内容,感谢各位的阅读!相信大家都有了一定的了解,希望分享的内容对大家有所帮助,如果还想学习更多知识,欢迎关注亿速云行业资讯频道!
免责声明:本站发布的内容(图片、视频和文字)以原创、转载和分享为主,文章观点不代表本网站立场,如果涉及侵权请联系站长邮箱:is@yisu.com进行举报,并提供相关证据,一经查实,将立刻删除涉嫌侵权内容。