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『qiita.com』

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  • [Matplotlib]複数グラフでcolorbarを共有する - Qiita

    3 users

    qiita.com/Miya42

    import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib as mpl fig,axes = plt.subplots(2,2,figsize=(6,4), sharex="col", layout="constrained") for ax in axes.ravel(): ax.set(xscale="log",yscale="log") N = 20 norm = mpl.colors.LogNorm(vmin=2**0,vmax=2**N) cmap = plt.get_cmap("Blues") x = np.logspace(-2,2,100) for i in range(N): axes[0,0].plot(x,2**i*x,color=cmap(norm(2**i))) axes[0,1].p

    • テクノロジー
    • 2023/07/24 15:06
    • scipy.integrate.solve_ivpで微分方程式をたくさん解いてみた - Qiita

      5 users

      qiita.com/Miya42

      対象 数値計算を使って勉強している物理,化学系の学生向け はじめに 物理現象を記述する微分方程式を数値的に解く,みたいなのは理系専攻のカリキュラムなら,どこもやっていると思います. とりあえず差分化してコードに直せば,解を出してくれて,グラフに直せばそのイメージが掴める,とても便利な方法です. 一方で面倒なこともあります. 一つがコードを書く手間です. 数値計算の講義ではCが主流かと思いますが,C言語は手軽に扱うには向きません.デバッグに時間もかかります. また,刻み幅の調整も問題です.この値が大きすぎると正しい解が得られません,かといって,小さすぎると計算時間がかかりすぎます. この二つの面倒さに対し,自分なりに解決を行いましたので,紹介することにしました pythonとscipy.integrate.solve_ivp まず,言語としてPythonを採用します.pythonといえば遅い

      • テクノロジー
      • 2021/07/01 01:01
      • python

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