不知道为什么我收到这个错误,我有一个想法,但我不知道如何解决它

时间:2017-06-09 05:22:39

标签: python numerical-methods

这是我正在进行的项目。我试图在地壳内的一些东道或国家岩石中模拟一个侵入性的岩浆冷却堤。我对编码很新。我尽力将此代码转换为另一种编码语言到python。我对发生的事情有基本的了解。我知道我正在尝试索引超出范围的内容,但我不确定在何处以及如何解决它。我能得到的任何帮助将不胜感激!提前谢谢。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

#Physical parameters
L = 100 #Length of modeled domain [m]
Tmagma = 1200 #Temp. magma [°C]
Trock = 300 #Temp. of country rock [°C]
kappa = 1e-6 #Thermal diffusivity of rock [m^2/s]
W = 5 #Width of dike [m]
day = 3600*24 #seconds per day
dt = 1*day #Timestep
print(kappa)
print(day)
print(dt)



#Numerical parameters
nx = 201 #Number of gridpoints in x-direction
nt = 500 #Number of timesteps to compute
dx = L/(nx-1) #Spacing of grid
x = np.linspace(-50,50,100) #Grid
print(dx)
print(x)

#Setup initial temp. profile
T = np.ones(np.shape(x))*Trock
T[x>=-W/2] = 1200
T[x>=W/2] = 300
print(T)


time = 0
for n in range(0,nt): #Timestep loop
    #compute new temp.
    Tnew = np.zeros((1,nx))
    print(Tnew)
    for i in range(2,nx-1):
        Tnew[i] = T[i]+kappa*dt*((T[i+1]-2*T[i]+T[i-1])/(dt**2))             # Set BC's
    Tnew[1] = T[1]
    Tnew[nx] = T[nx]

    #update temp. and time
    T = Tnew
    time = time+dt

    #Plot solution
    plt.figure()
    plt.plot(x,Tnew)
    plt.xlabel('x [m]')
    plt.ylabel('Temerpature [°C]')
    plt.legend()
    surf = ax.plot_surface(X, Y, cmap=cm.coolwarm, linewidth=0, antialiased=False)
    fig.colorbar(surf, shrink=0.5, aspect=5)
    plt.show()
IndexError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-51-e80d6234a5b4> in <module>()
     37     print(Tnew)
     38     for i in range(2,nx-1):
---> 39         Tnew[i] = T[i]+kappa*dt*((T[i+1]-2*T[i]+T[i-1])/(dt**2))
     40 
     41     # Set BC's

IndexError: index 2 is out of bounds for axis 0 with size 

2 个答案:

答案 0 :(得分:0)

您提供的Tnew形状为(1,nx),即它是1-by-nx 2D数组。

如果您只想要一维数组,请设置Tnew = np.zeros(nx)。或者,如果您想将其保留为2D,请访问Tnew[0,i]

答案 1 :(得分:0)

Tnew = np.zeros((1,nx))
  

这将在数组(二维数组)中为您提供一个nx元素数组,您需要像Tnew [0] [i]

一样访问它      

将其更改为

Tnew = np.zeros((nx))

检查numpy.zeros DOC

注意:解决此错误后,您将面临指数错误,在&#34; T [i + 1]&#34;这是因为当你的&#39; i&#39;到达最后一个你不会得到的元素&#39; i + 1&#39;元素在&#39; T&#39;。