2017-06-09 30 views
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這是爲我正在處理的項目。我正在試圖在地殼內的一些主體或鄉村岩石中模擬岩漿冷卻的侵入堤防。我對編碼相當陌生。我盡我所能將這種代碼格式從另一種編碼語言轉換爲python。我對發生了什麼有一個基本的想法。我知道我正在嘗試索引超出範圍的內容,但我不確定在哪裏以及如何解決它。任何幫助,我可以得到將不勝感激!提前致謝。不知道爲什麼我得到這個錯誤,我有一個想法,但不知道如何解決它

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 

#Physical parameters 
L = 100 #Length of modeled domain [m] 
Tmagma = 1200 #Temp. magma [°C] 
Trock = 300 #Temp. of country rock [°C] 
kappa = 1e-6 #Thermal diffusivity of rock [m^2/s] 
W = 5 #Width of dike [m] 
day = 3600*24 #seconds per day 
dt = 1*day #Timestep 
print(kappa) 
print(day) 
print(dt) 



#Numerical parameters 
nx = 201 #Number of gridpoints in x-direction 
nt = 500 #Number of timesteps to compute 
dx = L/(nx-1) #Spacing of grid 
x = np.linspace(-50,50,100) #Grid 
print(dx) 
print(x) 

#Setup initial temp. profile 
T = np.ones(np.shape(x))*Trock 
T[x>=-W/2] = 1200 
T[x>=W/2] = 300 
print(T) 


time = 0 
for n in range(0,nt): #Timestep loop 
    #compute new temp. 
    Tnew = np.zeros((1,nx)) 
    print(Tnew) 
    for i in range(2,nx-1): 
     Tnew[i] = T[i]+kappa*dt*((T[i+1]-2*T[i]+T[i-1])/(dt**2))    # Set BC's 
    Tnew[1] = T[1] 
    Tnew[nx] = T[nx] 

    #update temp. and time 
    T = Tnew 
    time = time+dt 

    #Plot solution 
    plt.figure() 
    plt.plot(x,Tnew) 
    plt.xlabel('x [m]') 
    plt.ylabel('Temerpature [°C]') 
    plt.legend() 
    surf = ax.plot_surface(X, Y, cmap=cm.coolwarm, linewidth=0, antialiased=False) 
    fig.colorbar(surf, shrink=0.5, aspect=5) 
    plt.show() 

IndexError        Traceback (most recent call last) 
<ipython-input-51-e80d6234a5b4> in <module>() 
    37  print(Tnew) 
    38  for i in range(2,nx-1): 
---> 39   Tnew[i] = T[i]+kappa*dt*((T[i+1]-2*T[i]+T[i-1])/(dt**2)) 
    40 
    41  # Set BC's 

IndexError: index 2 is out of bounds for axis 0 with size 

回答

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Tnew = np.zeros((1,nx)) 

這將讓您內部陣列NX元件(二維陣列)的一個陣列,並且您需要訪問它像TNEW [0] [i]於

只是它更改爲

Tnew = np.zeros((nx)) 

檢查numpy.zeros DOC

NO TE:解決這個錯誤後,你要面對的是索引錯誤在「T [i + 1]」,這是因爲當你的'i'到達最後一個元素時,你不會在' T」。

0

你給Tnew形狀(1,nx),即它是一個1逐nx 2D陣列。

如果您只想要一維數組,請改爲設置Tnew = np.zeros(nx)。或者如果您想保留2D,請訪問Tnew[0,i]

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