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Python Discussion :

[DEB] meshgrid quiver gradient [Python 3.X]


Sujet :

Python

  1. #1
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    Par défaut [DEB] meshgrid quiver gradient
    Bonjour à tous ,
    Malgré mes recherches j'ai un peu de mal avec les fonctions précédentes.
    Il s'agit de simuler une décroissance de température en fonction de l'éloignement d'une source de chaleur . T= np.exp(-x**2)*np.exp(-y**2)*np.exp(-z**2) et de faire de ce champ scalaire un champ vectoriel par l'usage du gradient afin d'obtenir une représentation visuelle telle que celle-ci Nom : matlab.jpg
Affichages : 29
Taille : 18,1 Ko
    Voici mon code
    Code : Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part
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    from mpl_toolkits.mplot3d import axes3d
    import matplotlib.pyplot as plt
    import numpy as np
     
     
    fig = plt.figure()
    ax = fig.gca(projection='3d')
     
    # coordonnées des points de la simulation
    x, y, z = np.meshgrid(np.linspace(-5,5,10),
                             np.linspace(-5,5,10),
                             np.linspace(-5,5,10))
     
    # Evolution de la température en fonction de la position dans la pièce
    T= np.exp(-x**2)*np.exp(-y**2)*np.exp(-z**2)
     
    # Calcul du gradient par le calcul de 3 dérivées partielles
     
    u = -20*x*(np.exp(-x**2)*np.exp(-y**2)*np.exp(-z**2))
    v = -20*y*(np.exp(-x**2)*np.exp(-y**2)*np.exp(-z**2))
    w = -20*z*(np.exp(-x**2)*np.exp(-y**2)*np.exp(-z**2))
     
    plt.grid()
     
    plt.quiver(x, y, z, u, v, w)
     
    plt.show()
    et le résultat
    Nom : result.jpg
Affichages : 25
Taille : 9,7 Ko

    Faut il utliser la fonction np.gradient ?
    Je n'ai visiblement pas compris ce que représentent u,v w

    En vous remerciant de m'avoir consacré de votre temps

  2. #2
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    Par défaut [DEB] Champ vecteur 3D matplotlib meshgrid quiver
    Je mets ce code pour les débutants qui galère un peu comme moi dans les graphismes

    Après quelque modifications de code on obtient qqchose de ressemblant au logiciel de math.
    Il faut noter que ici les vecteurs sont égaux. Ceci est dû au fait que le paramètre normalize est à True ,mais le graphe est plus joli
    Code : Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part
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    # Simulation totalement fictive de la répartition de la chaleur dans une pièce en fonction de la position .
    # Loi de diffusion T=10*exp-(x²+y²+z²)
    import matplotlib.pyplot as plt
    import numpy as np
    from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
    fig = plt.figure(figsize=[14,14])
    ax = fig.gca(projection='3d')
     
    # coordonnées des points de la simulation
    x, y, z = np.meshgrid(np.linspace(-5, 5,10),
                          np.linspace(-5, 5, 10),
                          np.linspace(-5, 5, 10 ))
    # Evolution de la température en fonction de la position dans la pièce
    T = np.exp(-x ** 2) * np.exp(-y ** 2) * np.exp(-z ** 2)
     
    # Calcul du gradient par le calcul de 3 dérivées partielles
     
    u = -20* x * (np.exp(-x ** 2) * np.exp(-y ** 2) * np.exp(-z ** 2))
    v = -20* y * (np.exp(-x ** 2) * np.exp(-y ** 2) * np.exp(-z ** 2))
    w = -20* z * (np.exp(-x ** 2) * np.exp(-y ** 2) * np.exp(-z ** 2))
     
    plt.grid()
    # si on met True les vecteurs on la même longueur mais c'est plus joli
    plt.quiver(x, y, z, u, v, w,normalize=True)
     
    plt.show()

  3. #3
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    Par défaut
    Depuis quand la dérivée en x de np.exp(-x ** 2) est -20*x*np.exp(-x ** 2) ? Il vient d'où votre -20 ?

+ Répondre à la discussion
Cette discussion est résolue.

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