我正在使用odeint函数检索时间序列值。它解决了一个微分方程组。
measurement_times = np.arange(0, 12,.1)
init = [.1,.1,.1,.1,.1]
def tar(y, measurement_times):
T, U, V,W,I = y
dT = 0.9*I*10.24 - T*0.0012
dU = V*T*0.0154 - U*1*0.81
dV = W*0.1*0.12 + U*1*0.81 - V*1.64 - V*T*0.015
dW= V*1.64 + 0.7*1*0.47 - W*0.1*0.12 - W*U*1591.5*1
dI= T*0.0012 + 0.8*U*1410.79*1- 0.9*I*10.24 - I*1*1934.77*1
return dT, dU, dV, dW, dI
targetmodel= sp.integrate.odeint(tar, init, measurement_times)
如果我打印dU的值,它会给我一些如下所述的值。
for g in targetmodel:
print(str(g[1]));
--------------------------------
0.1
0.09223727996210558
0.0850835704105759
0.07849011448256649
我想要将值转换为列表,并将该列表分配给变量data。目前,我正在通过复制值并将其分配给变量data
来手动执行此操作 Manual way
data = [0.1,0.09223727996210558,0.0850835704105759,0.078490114482]
我想找到一种无需手动将值分配给变量data的自动方法。谢谢
希望对您有帮助
data = []
for g in targetmodel:
data.append(g[1])
尝试以下代码:
targetmodel = list(targetmodel)