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笔记本中的vscode设置 修改界面的隐藏和显示时，会提示 Unable to write into user settings because the file has unsaved changes. Please save the user settings file first and th
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posted @ 2024-10-13 21:55
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import numpy as np class FiniteElementAnalysis: def __init__(self, nodes, elements, material_properties): self.nodes = nodes self.elements = elements
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posted @ 2024-10-13 05:17
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常用数据挖掘算法总结及Python实现
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posted @ 2024-10-13 04:31
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import numpy as np import statsmodels.api as sm import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd from sklearn.datasets import load_iris plt.close('
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posted @ 2024-10-12 17:13
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确实，我提供的示例代码中有一些需要修正的地方。让我们逐一解决这些问题，并提供正确的核密度估计（KDE）的Python代码。 使用 SciPy 进行核密度估计 import numpy as np from scipy.stats import gaussian_kde import matplotl
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posted @ 2024-10-12 14:55
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多项式特征管道命令 from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.pipeline import make_pip
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posted @ 2024-10-11 16:57
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Python 是统计分析的强大工具，特别是当结合了如 NumPy、SciPy、Pandas、Statsmodels 和 Scikit-learn 等库时。以下是一些基本的统计分析方法和相应的 Python 实现： 1. 描述性统计 描述性统计涉及数据的汇总和简化，以提供数据集的快照。 均值（Mean
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posted @ 2024-10-11 16:18
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目录1.导入相关模块2.导入数据和画图3.分割数据有监督学习示例：鸢尾花数据分类4.高斯朴素贝叶斯无监督学习示例：鸢尾花数据降维5.PCA数据降维无监督学习示例：鸢尾花数据聚类6. 高斯混合模型 1.导入相关模块 import numpy as np imprort pandas as pd imp
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posted @ 2024-10-11 15:17
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目录一、算法特点1. KNN 分类算法2. 线性回归3. 逻辑回归4. 支持向量机（SVM）5. 决策树6. 随机森林7. 朴素贝叶斯8. 梯度提升（Gradient Boosting）9. 集成学习10. 神经网络二、应用代码1. KNN 分类算法2. 线性回归3. 逻辑回归4. 支持向量机（SV
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posted @ 2024-10-10 20:13
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当然，以下是一些使用 Pandas 的 df.plot() 方法绘图的例子： 线图： import pandas as pd import numpy as np # 创建数据 t = np.linspace(0, 10, 100) x = np.sin(t) y = np.cos(t) # 创建
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posted @ 2024-10-09 23:44
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塑性力学是固体力学的一个重要分支，它研究材料在超过弹性极限后的行为。以下是一些塑性力学中的主要公式及其推导： 1. 屈服准则 Von Mises 屈服准则 用于金属材料的屈服准则，假设材料在等效应力达到某个临界值时开始发生塑性变形。 \[ \sigma_{eq} = \sqrt{\frac{1}{2
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posted @ 2024-10-09 16:30
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当然可以，以下是Pandas处理时间序列的常用方法总结，代码和文字说明均使用Markdown格式。 1. 日期解析 将字符串日期转换为Pandas的datetime对象。 import pandas as pd # 假设有一个包含日期字符串的DataFrame df = pd.DataFrame({
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posted @ 2024-10-09 16:27
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在 Pandas 中，join、merge 和 concat 是用于合并或连接不同 DataFrame 的方法，但它们在功能和使用场景上有所不同。 join join 方法是 DataFrame 的一个方法，它默认以索引为基础来合并数据。join 主要用于将另一个 DataFrame 的列添加到当前
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posted @ 2024-10-08 17:06
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import pandas as pd def make_df(cols, ind): """一个简单的DataFrame""" # 字典推导式，为每列生成数据 data = {c: [str(c) + str(i) for i in ind] for c in cols} # 创建并返回 Data
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posted @ 2024-10-08 16:58
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目录1. 从列表构造2. 从字典构造3. 从NumPy数组构造4. 从Series对象构造5. 从文件加载6.字典+数组 在Pandas中，可以通过多种方式创建DataFrame对象。以下是五种不同的创建DataFrame的方法： 1. 从列表构造 使用列表的列表（即嵌套列表）来创建DataFram
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posted @ 2024-10-08 16:15
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目录Pandas 方法总结1. 读取写入2. 数据查看3. 选择过滤4. 数据清洗5. 数据转换6. 数据聚合7. 数据合并8. 时间序列9. 数据处理10 数据重塑11. 数据导出12. 绘图13.其他方法 Pandas 方法总结 Pandas 是一个强大的 Python 数据分析库，它提供了快速
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posted @ 2024-10-08 11:33
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1、伽辽金法 没有分布载荷 \[\frac{d}{d\hat{x}}(AE\frac{d\hat{u}}{d\hat{x}}) \]伽辽金法： \[\int_{0}^{L}\frac{d}{d\hat{x}}(AE\frac{d\hat{u}}{d\hat{x}}){N}_{i}d\hat{x} \
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posted @ 2024-10-07 02:00
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形函数构造 构造单元1的一般近似函数 \(\overline{V(x)}^{(1)}\),由于该单元只有两个节点\(x_1\)和\(x_2\)，我们选择包含两个参数\(\alpha_1\)和\(\alpha_2\)的近似方程 \[\overline{V(x)}^{(1)}=\alpha_1+\alp
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posted @ 2024-10-07 01:54
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[Q] 是两个坐标系的旋转矩阵，为正交矩阵。 \[\{e^{\prime}\}=[Q]\{e\} \\ \]\[[Q]^T=[Q]^{-1} \]对于在坐标系{e}中存在的向量 u 和v 存在关系 \[\{u\}=[a]\{v\} \]其在坐标系\(\{e^{\prime}\}\)存在关系 \[\{
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posted @ 2024-10-07 01:54
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\(l_{ij}\) 是两个坐标系的旋转矩阵，为正交矩阵。 \[e_i^{\prime}=l_{ij}e_j \]对于在坐标系{e}中存在的向量 u 和v 存在关系 \[u_i=a_{ij}\nu_j \]其在坐标系\(\{e^{\prime}\}\)存在关系 \[u'_i=a'_{ij}\nu'_
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posted @ 2024-10-07 01:53
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1、伽辽金法 没有分布载荷 \[\frac{d}{d\hat{x}}(AE\frac{d\hat{u}}{d\hat{x}}) \]伽辽金法： \[\int_{0}^{L}\frac{d}{d\hat{x}}(AE\frac{d\hat{u}}{d\hat{x}}){N}_{i}d\hat{x} \
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posted @ 2024-10-07 01:51
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直接平衡法或刚度法\(^{2}\) 直接平衡法通过基本单元的力平衡条件以及力/变形关系，得出关联节点力和节点位移的刚度矩阵以及单元方程。由于直接平衡法最易应用于线单元或一维单元，可以分别将其应用于弹簧单元、杆单元和梁单元。 直接刚度法\(^{2}\) 节点力与节点位移的关系，此关系是刚度矩阵 \[\
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posted @ 2024-10-07 01:51
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平面应力问题 平面应力问题的平面应力应变关系 \[\begin{Bmatrix}\sigma_{xx}\\\\\sigma_{yy}\\\\\tau_{xy}\end{Bmatrix}=\frac{E}{1-\gamma^2}\begin{bmatrix}1&\gamma&0\\\\\gamma&1
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posted @ 2024-10-07 01:50
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二维或三维的分布积分（格林公式） 分布积分对下式积分 \[\int\int_{\Omega}\Phi\frac{\partial\Psi}{\partial x}\mathrm{d}x\mathrm{d}y \] 首先对变量\(x\)分布积分 \[\int\limits_{X_L}^{X_R}U\m
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posted @ 2024-10-07 01:49
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在自然坐标系中 , \(\xi_2=1\)和 \(\xi_2=1\),在物理坐标系中为 \(x_1\) 和\(x_2\)，相应的节点位移为\(u_1\) 和\(u_2\) 。 在自然坐标系 下，单元形函数为 \[N_{1}(\xi)=\frac{1}{2}(1-\xi)\\N_{2}(\xi)=\f
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posted @ 2024-10-07 01:48
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变分方法 对连续介质问题，位置函数的\(u\)的泛函为 \[\Pi=\int_{\Omega}\boldsymbol{F}\Bigg(u,\frac{\partial u}{\partial x},\cdots\Bigg)\mathrm{d}\boldsymbol{\Omega}+\int_{\Ga
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posted @ 2024-10-07 01:47
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第一章 1.1 流体的概念 任何固体材料都有一个强度极限，即使合外力和力矩都为零，它的内部也可能会存在着拉力、压力或者剪切力。当这些内应力超过了材料的强度极限时，固体就会被破坏，从而产生运动。微观上体现为断裂处的分子（或原子）之间的化学键被破坏，失去了相互的作用力，不再能保持原有结构形式了。 流体的
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posted @ 2024-10-07 01:38
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目录3.1 几个基本概念3.3 任意斜截面上的应力3.4 主应力及应力（张量）不变量3.5 最大、最小正应力和最大剪应力 3.1 几个基本概念 • 外力 外力指的是我们熟知的机械力、电磁力等，物体因外力作用而变形。作用于物体的外力可分为体积力和表面 力，它们分别简称为体力和面力。 体力是分布在物体体
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posted @ 2024-10-07 01:34
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目录一. 引言二. 塑性应变增量推导三. 弹塑性刚度矩阵推导四. 塑性模量理解五. 小结 一. 引言 弹塑性理论定义材料在荷载作用下的变形是弹性变形和塑性变形之和，其中研究塑性变形需要解决三个方面的问题： ①产生塑性变形的起点； ②产生塑性变形的方向； ③产生塑性变形的大小。 在塑性理论中，描述以上
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posted @ 2024-10-07 01:25
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摘要：
目录屈服条件2.1 应力偏张量及性质1.应力张量的分解及应力偏量2.应力偏张量的性质2.2 应力空间，π平面和Lode参数1.主应力空间和\(\pi\)平面2. 应力偏量的二维表示2.3 应力偏量和等效应变2.4 初始屈服条件和初始屈服曲面1.屈服条件的一般概念2.屈服条件的简化及屈服面的几何形状性
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posted @ 2024-10-07 01:19
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例1 计算积分 \[I=\int_Cx^2ydx-xy^2dy, \]其中C是上半圆 \(\begin{aligned} & \text{ }x^2+y^2=a^2,y\geqslant0,\text{ }\\ & \end{aligned}\) 逆时间方向 \[\begin{aligned} &
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posted @ 2024-10-07 01:02
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张量（tensor） 这一术语最初是用来描述弹性介质各点应力状态的，后来发展成为力学和物理学的一个有力数学工具，目前力学方面的理论性文献都不同程度地这用了这一工具 由坐标原点和三条不共面的标架直线构成的坐标系称为直线坐标系，如果三标架直线上的单位尺度相同，称为笛卡尔坐标系，否则称为仿射坐标系。 笛卡
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posted @ 2024-10-07 01:01
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二阶非线性自治系统绘制相平面图。假设我们有一个简单的阻尼摆系统，其状态方程可以表示为： \[ dx1/dt = x2 \\ dx2/dt = -cx2 - gsin(x1) \] import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scip
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posted @ 2024-10-04 19:51
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摘要：
start_points 和 end_points 数组分别表示向量的起点和终点。 使用 plt.quiver 函数绘制向量（箭头）。 plt.scatter 用于绘制起点和终点（可选）。 plt.legend 添加图例。 plt.title、plt.xlabel 和 plt.ylabel 添加标题
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posted @ 2024-10-04 19:37
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摘要：
\[\begin{aligned}\frac{\mathrm{d}z\left(t\right)}{\mathrm{d}t}&=Az\left(t\right)+Bu\left(t\right)\\y\left(t\right)&=Cz\left(t\right)+Du\left(t\right)\
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posted @ 2024-09-30 17:37
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单输入单输出(SISO)系统 二阶振动方程 \[m \frac{\mathrm{d}^{2}x\left(t\right)}{\mathrm{d}t^{2}}+b \frac{\mathrm{d}x\left(t\right)}{\mathrm{d}t}+kx\left(t\right)=f(t)
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posted @ 2024-09-30 17:37
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摘要：
根据状态空间方程的一般表达式，求解矩阵形式的微分方程可以掌握系统状态变量随时间的变化的解为 \[z\left(t\right)=\mathrm{e}^{A\left(t-t_{0}\right)}z\left(t_{0}\right)+\int_{t_{0}}^{t}\mathrm{e}^{A\le
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posted @ 2024-09-30 17:36
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摘要：
相平面与相轨迹(Phase Portrait)将使用直观的图形来分析微分方程，特别是二阶微分方程。相轨迹描述了系统的状态变量随时间在相平面上的变化轨迹。它的理念也可以拓展到更高维度的系统中。而且不只是线性系统，在非线性系统中也可以利用这一数学工具分析系统的表现。 相平面与相轨迹(Phase Port
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posted @ 2024-09-30 17:34
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摘要：
matlab 画微分方程 相平面图 在MATLAB中，可以使用quiver函数来绘制微分方程的相平面图。相平面图是用于展示动态系统中状态变量变化的一种图形表示方法，特别适用于二阶微分方程。 以下是一个简单的例子，展示如何在MATLAB中绘制一个线性微分方程的相平面图： % 定义微分方程 dx/dt
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posted @ 2024-09-30 14:43
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机电系统的相似性 物理量符号说明 \(\bullet\) 通过型变量：\(F=\)力，\(T=\)扭矩，\(i=\)电流，\(Q=\)流体体积流速，\(q=\)热流速 \(\bullet\) 跨越型变量：\(v=\)平动速度，\(\omega=\)角速度，\(v=\)电压，\(P=\)压强，\({T
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posted @ 2024-09-27 17:18
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