Question

我定义了以下网格时间：

T = 10000
tmin = 0
tmax = 10**20
t = np.linspace(tmin, tmax, T)

所以我的步数大约是10 ** 16。我想根据步长来评估从tmin到tmax的函数。以下是从tmin到10,000或整个网格的评估吗？

timedep_PD = np.zeros([t,Y])
for t in range(tmin,T):
    timedep_PD[t]= probdensity_func(x,t,0)

如何在tminx到tmax的步骤中评估此功能（tmax-tmin / T），同时仍以timedep_PD[t]

的形式存储

Answer 1

只是为了简单起见：

T = 10
tmin = 0
tmax = 10**2
t = np.linspace(tmin, tmax, T)

timedep_PD = np.zeros((len(t),T)) ##len(t) is T : np.zeros((T,T))
dt = ((tmax-tmin)/T)
k=0
for t in np.arange(tmin,tmax,dt):
    timedep_PD[k]= np.sin(t)
    print timedep_PD[k]
    k+=1

我们也可以使用np.meshgrid

使用np.linspace定义网格并在此网格上评估函数

1 个答案: