使用SciPy库中的solve_ivp函数进行求解: from scipy.integrate import solve_ivp solution = solve_ivp(model, t_span, y0, t_eval=np.linspace(0, 10, 100)) 可视化结果 同样,我们可以使用Matplotlib库来绘制结果: plt.plot(solution.t, solution.y[0]) plt.xlabel('t') plt.ylabel('y(t)') plt.sho...
plt.plot(x_data, y_data_pure, label="intrinsic", color="blue", linewidth = 2) #(3-1) 显示预测数据曲线 - scipy库实现 plt.plot(x_data, y_data_scipy, label="predict", color="red", linewidth = 2) #(3-2) 显示预测数据曲线 - 自定义实现 plt.plot(x_data, y_data_usr, label="p...
#利用python扩展库scipy,微分方程数值法solve_ivp求解 from scipy.integrate import solve_ivp#导入微分数值求解模块 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #导入绘图模块库,是外部库 plt.rcPara…
Python中的scipy和sympy库提供了强大的数学计算功能,可以用来求解偏微分方程。scipy库中的integrate.solve_ivp函数可以用来求解常微分方程,而sympy库中的dsolve函数可以用来求解偏微分方程。 1. 使用scipy库 以下是使用scipy库求解热传导方程的示例代码: import numpy as np from scipy.integrate import solve_ivp import...
在Python中求解常微分方程(ODE)通常可以使用SciPy库中的scipy.integrate模块。以下是一个详细的步骤指南,包括代码示例,用于求解常微分方程: 1. 导入需要的Python库 首先,我们需要导入scipy.integrate模块中的solve_ivp函数,它是SciPy中用于求解常微分方程的一个非常强大的工具。 python from scipy.integrate import solve...
scipy1.1.0版本的接口有很大,变化,也新增了函数。使用scipy求解微分方程主要使用scipy.integrate模块,函数是odeint,solve_ivp(初值问题),可以求解一阶、二阶以及高阶方程或方程组。 20201112更新 一阶方程组增加torchdiffeq库求解的实例 下面直接上代码,已有详细注释 ...
我们使用 SciPy 中的integrate模块中的solve_ivp例程来数值求解微分方程。我们添加了一个最大步长的参数,值为0.1,这样解就可以在合理数量的点上计算出来: sol = integrate.solve_ivp(f, t_range, T0, max_step=0.1) 接下来,我们从solve_ivp方法返回的sol对象中提取解的值: ...
在SciPy中,我们可以使用scipy.integrate.solve_ivp函数来解常微分方程。 Matplotlib是一个用于Python编程语言和其数值数学扩展包NumPy的绘图库。它提供了一个MATLAB式的接口,可以生成各种静态、动态、交互式的可视化图表。 下面,我们将通过一个简单的示例来演示如何使用Python3和SciPy解常微分方程,并使用Matplotlib进行...
### 基础概念 微分方程是描述一个或多个变量及其导数之间关系的方程。在Python中,可以使用多种库来求解微分方程,如`scipy.integrate`、`odeint`、`solve_ivp`等...
Runge-Kutta方法是一种常用的数值求解微分方程的方法。我们可以自己编写实现,也可以使用SciPy库中的solve_ivp函数。 1. 使用SciPy库中的solve_ivp函数 from scipy.integrate import solve_ivp def model(t, y): dydt = -y + t return dydt t_span = (0, 5) ...