使用两个自变量计算 numpy 数据的最有效方法

Question

我是 python/numpy 的新手，我正在根据几种不同的条件计算气流。我有数组 x（由 100 个元素组成）和数组 y（由 2 个元素组成……但最终会扩展）。我不知道如何正确使用 numpy 将所有 x 元素与每个 y 元素分别组合并在同一轴上绘制多条线。

以下 Python 代码有效，但对我的大型应用程序效率不高。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

#-------------------------------------------------------------------------
# Flow calculations
#-------------------------------------------------------------------------

# Input
ps = 14.4                           # static pressure (psi)
d = 47.25                           # ID (inch)
dp_inWC = np.linspace(0,15,100)     # pressure head (inH2O)

# Airflow Calculation
Fna = 0.0997      # Unit conversion factor for lbm/s
Faa = 1.0         # Thermal expansion factor
blck = 0.02856    # Probe blockage
gam = 1.401       # Ratio of specific heats
rho = 0.0729      # humid air density (lbm/ft3)
Ya = 1 - (0.011332*(1-blck)**2 - 0.00342)*dp_inWC/(ps*gam)  # Gas expansion factor
ks = [0.6748, 0.6615]   # K-factor of probe


m_dot0 = Fna * ks[0] * d**2 * Faa * Ya * np.sqrt(rho*dp_inWC)  # mass flow rate (lbm/s)
m_dot1 = Fna * ks[1] * d**2 * Faa * Ya * np.sqrt(rho*dp_inWC)  # mass flow rate (lbm/s)

#----------------------------------------------------------------------------
# Plots
#----------------------------------------------------------------------------

# Initialize plot axis
fig1, ax1 = plt.subplots()

# Flow vs dP
ax1.set_title('Delta Pressure vs Mass Flow Rate',
          color='tab:red',fontweight='bold')
ax1.set_xlabel('dP (inH2O)')
ax1.set_ylabel('Mass Flow (lbm/s)')
ax1.plot(dp_inWC, m_dot0, label='k={}'.format(ks[0]))
ax1.plot(dp_inWC, m_dot1, label='k={}'.format(ks[1]))
ax1.legend()

fig1.tight_layout()
plt.show()

目标是将 m_dot0 和 m_dot1 合并到同一个对象中，并使用最简单的方法将它们与 dp_inWC 进行对比。

Answer 1

首先，创建一个函数，根据探头的 k 因子获取质量流量；这是不好的做法（可能最好将所有内容都输入到函数中）但会达到你的目的：

def get_mdot(k_factor):
    mdot = Fna * k_factor * d **2 * Faa * Ya * np.sqrt(rho * dp_inWC)
    return mdot

然后，您可以使用一个列表（前提是您有一个 k 因子列表）使该过程自动化。

all_flow_rates = np.array([get_mdot(i) for i in ks])

最后，得到所有这些的情节：

plt.plot(dp_inWC, all_flow_rates.T)

如果您有任何问题，请告诉我。我会让你自己去揣摩传说。

使用两个自变量计算 numpy 数据的最有效方法

Most efficient way to calculate numpy data with two independent variables

numpy

matplotlib

python-3.x

array-broadcasting