Question

我正在用numpy在python中开发一个有限体积的传热模型。我有许多垂直堆叠的单元（第二年计划转移到三维模型），每个单元都有不同的温度。

*为了计算电池之间的热传递，我需要根据电池温度的热导率。具有相应温度（以摄氏度为单位）的热导率存储在矩阵TC中，单元温度（以摄氏度为单位）存储在矢量中（将来在矩阵中）T_Cell。这些数组看起来像：

TC = numpy.array([[0,569],[1,574],[2,582],[3,590],[4,598],[5,606],[6,613],[7,620]])
T_Cell  = numpy.array([[7],[5],[5],[4],[4],[3],[1],[0],[0]])

TC中的温度对应于它们的行索引，因此可以通过索引温度（存储在T_Cell中的值）来获取例如电池温度T_Cell=5的热导率。）。此处显示的是索引为2的单元格：

TC_Cell = TC[numpy.round(T_Cell[2]),1]

导致TC_Cell = 606。是否有一个阵列操作允许我在与T_Cell形状相同的阵列中获得单元的导热系数（仅取决于单元的温度）？例如，TC和T_Cell的数组如上所示：

TC_Cell = TC[T_Cell, 1]

因此TC_Cell的结果如下：

TC_Cell = array([[620], [606], [606], [598], [598], [590], [574], [569], [569]])

不需要插值，因为我已经将TC中的值插值到令人满意的程度（此处未示出以保持其清洁，数组中的值也被简化且物理上不正确）。*

我真的不知道为什么，但突然之间它的工作方式与我的例子中显示的完全一样......也许我的代码中有一个错字...： - /虽然我的第二个问题仍未得到解决。

我的第二个问题是：我有一个微分方程，其解决方案根据一个参数是零还是非零而变化。该参数取决于单元格，因此它可能是

Arg = numpy.array([[0.12],[0.9],[0],[0],[0.2]])

目前，我决定使用哪种解决方案的方法是在Arg - 向量（将来：3d-array）上运行for循环，并检查单元格是否为0。像：

a=1
c=2
d=3
for cell in range(numpy.size(Arg, 0)):
    if Arg[cell, 0] != 0:
        # Solution1:
        Solution[cell] = (a / Arg[cell] + c) * numpy.e**(Arg[cell] * d) - (a / Arg[cell])
    elif Arg[cell, 0] == 0:
        # Solution2:
        Solution[cell] = a * d + c

结果：

Solution = array([[  6.47773728],
   [ 45.18138759],
   [  5.        ],
   [  5.        ],
   [  7.7548316 ]])

是否有一个数组操作，我可以避免使用for循环？
为了避免由于缺少信息而导致的进一步混淆：a也是一个与Arg大小/形状相同的数组：

a = numpy.array([[1],[1],[1],[1],[1]])

（值不一定是1！）

提前感谢您的帮助！

Answer 1

试试这个：

[a,b,c] = [1,2,3]
Arg = numpy.array([[0.12],[0.9],[0],[0],[0.2]])
Solution = Arg
Solution[Solution ==0] = 1
Solution = Solution * a * b * c
print(Solution)

返回：

[[ 0.72]
 [ 5.4 ]
 [ 6.  ]
 [ 6.  ]
 [ 1.2 ]]

不要试图将0中的Arg值保留在乘法之外，只需将它们更改为1，这在乘法中是中性的，因此具有与避免相同的效果乘法。

按数组值和数组值相关的操作进行数组索引

1 个答案: