开发者社区> 问答> 正文

如何在python中将参数滑块添加到微分方程图?

我正在使用Python绘制微分方程系统

dldt = al - bl*p
dpdt = -cp + dl*p
在Jupyter笔记本中。如何在绘图中添加交互式滑块以允许调整微分方程中的常量参数?

我已经尝试按照这个Jupyter笔记本添加交互式滑块:https://ipywidgets.readthedocs.io/en/stable/examples/Lorenz%20Differential%20Equations.html ,但不熟悉在Python中求解和绘制微分方程,我不知道如何修改它以便能够与参数a,b,c和d进行交互。我能得到的最好的是根据下面的代码的静态图。

from scipy.integrate import odeint
import matplotlib.pyplot as plt
from IPython.html.widgets import *
import ipywidgets as wg
from IPython.display import display
from numpy import pi

def f(s, t):

a = 1
b = 1
c = 1
d = 0.5
l = s[0]
p = s[1]
dldt = a*l - b*l*p
dpdt = -c*p + d*l*p
return [dldt, dpdt]

t = np.arange(0,10*pi,0.01)
s0=[0.1,5]

s = odeint(f, s0, t)

plt.plot(t,s[:,0],'r-', linewidth=2.0)
plt.plot(t,s[:,1],'b-', linewidth=2.0)
plt.xlabel("day in menstrual cycle")
plt.ylabel("concentration (ng/mL)")
plt.legend(["LH","P"])
plt.show()
我想要的是一个图形,它像静态图形一样开始,但也有参数a,b,c和d的滑块,允许您在更改其值时更改图形。

展开
收起
一码平川MACHEL 2019-01-23 14:37:16 1802 0
1 条回答
写回答
取消 提交回答
  • 您需要一个函数,它将ODE的参数和绘图的其他参数作为命名参数。在最简单的情况下,只有a,b,c,d。此功能需要生成一个图。

    def plot_solution(a=1.,b=1.,c=1.,d=0.5):

    def f(s, t):
    
        l, p = s
        dldt = a*l - b*l*p
        dpdt = -c*p + d*l*p
        return [dldt, dpdt]
    
    t = np.arange(0,10*np.pi,0.01)
    s0=[0.1,5]
    
    s = odeint(f, s0, t)
    
    plt.plot(t,s[:,0],'r-', linewidth=2.0)
    plt.plot(t,s[:,1],'b-', linewidth=2.0)
    plt.xlabel("day in menstrual cycle")
    plt.ylabel("concentration (ng/mL)")
    plt.legend(["LH","P"])
    plt.show()

    然后按照文档中的说明调用交互式小部件功能。为命名参数生成滑块,这些参数以数字对作为输入。

    w = interactive(plot_solution, a=(-2.0,2.0), b=(-2.0,2.0), c=(-2.0,2.0), d=(-2.0,2.0))
    display(w)

    2019-07-17 23:26:38
    赞同 展开评论 打赏
问答分类:
问答地址:
相关产品:
问答排行榜
最热
最新

相关电子书

更多
From Python Scikit-Learn to Sc 立即下载
Data Pre-Processing in Python: 立即下载
双剑合璧-Python和大数据计算平台的结合 立即下载