Tính toán số học là thư viện cơ bản của Python. Nó cung cấp các hoạt động đa phương tiện và chức năng toán học hiệu quả cần thiết cho mô phỏng kỹ thuật. Việc xây dựng chức năng tùy chỉnh trong NumPy cho phép các kỹ sư điều chỉnh các tính toán để phù hợp với nhu cầu cụ thể, cải thiện tính chính xác mô phỏng và hiệu suất.

Tạo ra hàm toán học riêng

Các chức năng tự chọn trong NumPy có thể được tạo ra bằng các chức năng Python chuẩn sử dụng các thao tác NumPy. Những hàm này có thể thực hiện các tính toán phức tạp như giải phương trình vi phân, tích tính toán, hoặc áp dụng mô hình toán học cụ thể.

Chẳng hạn, một chức năng tùy chỉnh để tính toán sự căng thẳng trong vật liệu có thể kết hợp nhiều hoạt động của NumPy để tính toán các lực và đặc tính vật chất khác nhau.

Thao tác dao động phụ

Sức mạnh của gPy nằm trong khả năng thực hiện các thao tác véc tơ. Các chức năng tự chọn nên tận dụng tính năng này để xử lý các bộ dữ liệu lớn một cách hiệu quả. Thay vì lặp lại thông qua các yếu tố riêng lẻ, hãy dùng thao tác của NumPy để thực hiện tính toán trên toàn bộ các mảng cùng một lúc.

Cách tiếp cận này làm giảm đáng kể thời gian tính toán, đó là quan trọng trong mô phỏng quy mô lớn.

Ví dụ: Hàm tự chọn cho việc truyền nhiệt

Dưới đây là một ví dụ về chức năng gPy tùy chỉnh để tính toán tốc độ chuyển nhiệt độ dựa trên sự khác biệt nhiệt độ và tính chất vật chất:

Code:

[Nor] Nhập khẩu numhon như là np sccct [trat te] iff [try iff iff], nhiệt độ, độ nhiệt độ, độ dày: "" Tính toán tốc độ nhiệt sử dụng định dạng định dạng định dạng 4ier'. """ trả về nhiệt độ * nhiệt độ / độ độ độ độ / độ độ]