python 热传导图

Python热传导图是一种数据可视化工具，可以用来显示随时间和空间变化的温度散布。它可以帮助工程师和科学家更好地理解和分析热传导进程。

# 导入必要的库
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.animation import FuncAnimation
# 设置图形属性
plt.rcParams['figure.figsize'] = [10, 6]
plt.rcParams['figure.dpi'] = 100
# 定义摹拟参数
dt = 0.05
dx = 0.1
D = 0.2
# 定义初始温度散布
L = 10
T = np.zeros((L,L))
T[3:7, 3:7] = 10
T[6:8, 6:8] = 20
# 定义热传导方程
def heat_conduction(T, D, dt, dx):
Tp = T.copy()
Tp[1:⑴, 1:⑴] = T[1:⑴, 1:⑴] + D*dt/dx**2*(T[2:, 1:⑴]+T[:⑵, 1:⑴]+T[1:⑴, 2:]+T[1:⑴, :⑵]⑷*T[1:⑴, 1:⑴])
return Tp
# 动画更新函数
def update(frame):
global T
T = heat_conduction(T, D, dt, dx)
plt.title("Heat Conduction Simulation (time=%.1fs)" % (frame*dt))
plt.imshow(T, cmap='jet', interpolation='nearest')
plt.colorbar()
# 主程序入口
def main():
fig = plt.figure()
anim = FuncAnimation(fig, update, frames=range(100), repeat=False)
anim.save('heat_conduction.mp4', fps=10)
plt.show()
if __name__ == "__main__":
main()

上述代码中，我们使用了numpy来实现热传导进程的计算，matplotlib用于绘制动态图象。在主程序入口处，我们使用FuncAnimation来实现动态更新效果，并将结果保存为mp4文件。

Python热传导图可以利用于热工工程、材料科学、天气预报等领域，并且它的利用范围还在不断扩大。学习Python热传导图不但可以帮助我们更好地理解热传导进程，还可以提高我们的数据可视化能力和编程水平。