我试图将稳态微分方程组与随时间变化的CSV数据相结合
我已经设法弄清楚了如何分别绘制数据,只是将它们结合在一起,这让我感到困扰(我是Python初学者)。”ODE中的“dC1dt”是来自相关CSV的附加数据:
import numpy as np
from scipy.integrate import odeint
import matplotlib.pyplot as plt
# Model
def model(C,t):
C1 = 400
C2 = 600
C3 = 900
K1 = 3
K2 = 4
K3 = 9
K4 = 10
#A =
dC1dt = (K1 * C2 - K2 * C1) # + A
dC2dt = (K3 * C3 - K4 * C2) + (K2 * C1 - K1 * C2)
dC3dt = K4 * C2 - K3 * C3
return dC1dt + dC2dt + dC3dt
# Initial condition
C0 = 400
# Time points
t = np.linspace(0,3000,num=1000)
# Solve ODE
C = odeint(model,C0,t)
# Plot results
plt.plot(t,C)
plt.xlabel('Time')
plt.ylabel('Variable')
plt.title('Model')
plt.show()
CSV只有两列:
可变时间
10,1
20,3
30,8
等等
CSV中的数据随时间呈指数增长,因此最终结果应显示出增长趋势。任何帮助都将不胜感激
目前没有回答
相关问题 更多 >
编程相关推荐