SciPy - value() 方法
SciPy value() 方法是 physical_constants 字典的一部分,通过键进行索引。此方法的使用涉及优化、插值或此库中的其他一些函数的上下文。
语法
以下是 SciPy value() 方法的语法 −
value(key)
参数
此方法仅接受一个参数 −
- key:定义物理常数名称的字符串。
返回值
此方法返回浮点数等数值。
示例 1
以下是基本的 SciPy value() 方法,说明了物理结果常数。
from scipy import constants result = constants.value('elementary charge') print("物理常数(基本电荷)的结果: ", result)
输出
上述代码产生以下结果 −
物理常数(基本电荷)的结果:1.602176634e-19
示例 2
下面的程序说明了通过自定义函数返回最小值的 SciPy 优化。使用 minimize() 执行优化规则后,它将 result 作为与属性(fun)关联的对象返回。
from scipy.optimize import minimal # 定义自定义函数 def obj(x): return x**2 + 5*x + 4 # 执行优化 result = minimal(obj, 0) # 自定义函数的优化(最小)值 opt_value = result.fun print("优化结果值:", opt_value)
输出
上述代码产生以下结果 −
优化结果值:-2.249999999999999
示例 3
此程序确定变量 f 处的插值对象(interp1d)。然后它设置浮点值 3.5,在特定点处评估插值函数。
import numpy as np from scipy.interpolate import interp1d import matplotlib.pyplot as plt # 数据点 x = np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5]) y = np.array([0, 1, 4, 9, 16, 25]) # 插值函数 f = interp1d(x, y, kind='quadratic') # 在特定点处评估插值函数 x_new = 3.5 y_new = f(x_new) print("Interpolated Value at x=3.5:", y_new) # 绘制数据和插值 plt.plot(x, y, 'o', label='data points') x_dense = np.linspace(0, 5, 100) plt.plot(x_dense, f(x_dense), '-', label='Quadratic interpolation') plt.legend() plt.show()
输出
上述代码产生以下结果 −
