茱莉亚情节;我怎样才能增加 samples/data 点数?
Julia Plots; How can I increase number of samples/data points?
求解微分方程并绘制结果时,如何增加绘制的数据点数量?我有
using DifferentialEquations
using Plots
function lorenz(du,u,p,t)
du[1] = 10.0*(u[2]-u[1])
du[2] = u[1]*(28.0-u[3]) - u[2]
du[3] = u[1]*u[2] - (8/3)*u[3]
end
u0 = [5.0;0.0;0.0]
tspan = (0.0,100000.0)
prob = ODEProblem(lorenz,u0,tspan)
sol = solve(prob)
plot(sol, vars = 1, xlims = (10,100000),xscale =:log)
具体来说,当使用像 PyPlots 这样的东西时,我可以使用:
x = linspace(0,100000,num=10000)
我将 num = 10000 设置为增加样本数量并允许更高分辨率的数据点以实现更长的积分时间跨度。
显而易见的答案是使用 PyPlots,但我不确定是否可以将 PyPlots 与 DifferentialEquations 包一起使用。很高兴知道这是如何为 Plots 完成的。 (根据函数的不同,有些图会非常参差不齐)。
Plots.jl
实际上是围绕 PyPlot.jl
和 GR.jl
等绘图后端的包装器(它们也是包装器)。
您可以通过调用 pyplot()
使 Plots.jl
使用 PyPlot,前提是您已安装 PyPlot.jl
。
using Plots
pyplot() # switch to PyPlot
plot(sol.t[2:end], sol[1,2:end], xlim =(10,100000), xscale=:log10)
请注意,我从第二个索引开始,因为第一个索引 t
为 0,这会导致对数刻度出现问题(即使设置了 xlim
)。这将使用解决方案中的每个数据点。如果您在终端上,这将打开 PyPlot GUI,因此您可以随意缩放。如果你在 Juno 上,你可以使用 gui(plot(...))
打开 window.
您可以在任意时间点对系统进行采样。 (用DifferentialEquations
'插值sol(t)
)
t = range(10, stop = 100000, num=10000) # to reach t=100000 you need to adjust `maxiters` accordingly in your call to `solve`
samples = sol(t) # sample using interpolator
plot(samples.t, samples.u[1,:], xscale=:log10)
您也可以使用没有对数刻度和 plotdensity
选项的配方。
plot(sol, vars=1, plotdensity=1000)
求解微分方程并绘制结果时,如何增加绘制的数据点数量?我有
using DifferentialEquations
using Plots
function lorenz(du,u,p,t)
du[1] = 10.0*(u[2]-u[1])
du[2] = u[1]*(28.0-u[3]) - u[2]
du[3] = u[1]*u[2] - (8/3)*u[3]
end
u0 = [5.0;0.0;0.0]
tspan = (0.0,100000.0)
prob = ODEProblem(lorenz,u0,tspan)
sol = solve(prob)
plot(sol, vars = 1, xlims = (10,100000),xscale =:log)
具体来说,当使用像 PyPlots 这样的东西时,我可以使用:
x = linspace(0,100000,num=10000)
我将 num = 10000 设置为增加样本数量并允许更高分辨率的数据点以实现更长的积分时间跨度。
显而易见的答案是使用 PyPlots,但我不确定是否可以将 PyPlots 与 DifferentialEquations 包一起使用。很高兴知道这是如何为 Plots 完成的。 (根据函数的不同,有些图会非常参差不齐)。
Plots.jl
实际上是围绕 PyPlot.jl
和 GR.jl
等绘图后端的包装器(它们也是包装器)。
您可以通过调用 pyplot()
使 Plots.jl
使用 PyPlot,前提是您已安装 PyPlot.jl
。
using Plots
pyplot() # switch to PyPlot
plot(sol.t[2:end], sol[1,2:end], xlim =(10,100000), xscale=:log10)
请注意,我从第二个索引开始,因为第一个索引 t
为 0,这会导致对数刻度出现问题(即使设置了 xlim
)。这将使用解决方案中的每个数据点。如果您在终端上,这将打开 PyPlot GUI,因此您可以随意缩放。如果你在 Juno 上,你可以使用 gui(plot(...))
打开 window.
您可以在任意时间点对系统进行采样。 (用DifferentialEquations
'插值sol(t)
)
t = range(10, stop = 100000, num=10000) # to reach t=100000 you need to adjust `maxiters` accordingly in your call to `solve`
samples = sol(t) # sample using interpolator
plot(samples.t, samples.u[1,:], xscale=:log10)
您也可以使用没有对数刻度和 plotdensity
选项的配方。
plot(sol, vars=1, plotdensity=1000)