2024年11月17日

习题7.7

摘要： 1.代码实现 点击查看代码 import numpy as np from scipy.optimize import curve_fit, least_squares from scipy.linalg import lstsq import matplotlib.pyplot as plt de 阅读全文

posted @ 2024-11-17 15:42 克卜勒星球 阅读(20) 评论(0) 推荐(0)

习题7.4

摘要： 1.代码实现 点击查看代码 import numpy as np from scipy.interpolate import griddata import matplotlib.pyplot as plt # 定义函数 def f(x, y): return (x ** 2 - 2 * x) * 阅读全文

posted @ 2024-11-17 15:32 克卜勒星球 阅读(18) 评论(0) 推荐(0)

习题7.3

摘要： 1.代码实现 点击查看代码 import numpy as np from scipy.interpolate import interp1d, CubicSpline import matplotlib.pyplot as plt # 给定数据 T = np.array([700, 720, 74 阅读全文

posted @ 2024-11-17 15:31 克卜勒星球 阅读(17) 评论(0) 推荐(0)

习题8.4

摘要： 1.代码实现 点击查看代码 import numpy as np from scipy.integrate import odeint import matplotlib.pyplot as plt # 定义微分方程组 def system(state, t): x, y = state dxdt 阅读全文

posted @ 2024-11-17 15:21 克卜勒星球 阅读(17) 评论(0) 推荐(0)

习题8.5

摘要： 1.代码实现 点击查看代码 import numpy as np from scipy.integrate import odeint import matplotlib.pyplot as plt # 定义微分方程组 def system(state, eta): f, df, d2f, T, d 阅读全文

posted @ 2024-11-17 15:18 克卜勒星球 阅读(16) 评论(0) 推荐(0)

习题7.10（3）

摘要： 1.代码实现 点击查看代码 import numpy as np import pylab as plt from scipy.optimize import curve_fit # 原始数据点 x0 = np.array([-2, -1.7, -1.4, -1.1, -0.8, -0.5, -0. 阅读全文

posted @ 2024-11-17 15:09 克卜勒星球 阅读(12) 评论(0) 推荐(0)

习题7.10（2）

摘要： 1.代码实现 点击查看代码 import numpy as np import pylab as plt # 原始数据点 x0 = np.array([-2, -1.7, -1.4, -1.1, -0.8, -0.5, -0.2, 0.1, 0.4, 0.7, 1, 1.3, 1.6, 1.9, 2 阅读全文

posted @ 2024-11-17 15:04 克卜勒星球 阅读(19) 评论(0) 推荐(0)

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