在python中编写迭代的问题

如何解决在python中编写迭代的问题

我有 2 列数组。我还有一个使用 2 列的方程（积分）。我需要有整数值，使用两列值。从某种意义上说，对于每个 s 都有 c。 添加第三列，该列是基于特定索引号的积分结果作为上限和下限。 例如，看看下面的值：

ID=50
s = np.arange(0,100)
c = np.arange(200,300)
lanr=-4.56
lani=-2.33

我需要解决的集成是c(s) * exp(lanr * s) * sin (lani * s)。现在我的问题是将第三列与 0,s[ID] 之间的积分结果相加，这意味着我需要对我在 s=0 到 {{1} 之间的问题中提到的细节进行积分}}。 我在下面写了一些不起作用的东西：

s=ID

解决方法

也许以下内容与您要查找的内容相似？

一开始，我们可以尝试只象征性地工作。 s 是基本变量。 c 是 s 的函数，在这种情况下写 c = s + 200 使 c 这样的函数。

f=c*exp(lanr*s)*sin(lani*s) 是 s 的一个更复杂的函数。 print(f) 给出 -(s+200)*exp(-4.56*s)*sin(2.33*s)。

现在，您似乎对 f 从 s 到某个值的 0 的积分感兴趣。我们将该值称为 t。然后，该积分将是 g 的函数 t。

from sympy import exp,sin,symbols,integrate,lambdify

s,t = symbols('s t')
lanr = -4.56
lani = -2.33
c = s + 200
f = c * exp(lanr * s) * sin (lani * s)
g = integrate(f,(s,t))

如果只需要 101 个值，我们可以留在 sympy 中：

values = [g.subs(t,ti).evalf() for ti in range(0,101)]

如果需要更多的数值计算，lambdify() 可以将 g 从 sympy 转换为 numpy。 然后 numpy 还可以计算前 101 个值（这比在 sympy 中工作得快得多，但这仅在需要更多计算时才重要）：

g_np = lambdify(t,g)

import  numpy as np

x = np.arange(0,100)
y = g_np(x)

在这种情况下，结果将是

array([  0.,-17.66531171,-17.80584637,-17.80185932,-17.8019015,-17.80190133,...

这看起来很奇怪。或许哪里有什么误会？还是原来的公式有问题？