在循环内或python中的列表内使用odeint

问题描述

我正在为此化学任务编写一些代码，但是我在列表和使代码更高效方面遇到麻烦。

所以基本上，我想创建3个列表（时间函数（arrayt）的浓度（C）；时间函数（arrayt）的xA，时间函数（arrayt）的xB）。

问题是，我的代码编写方式：

我创建了一个C列表，仅提供浓度（不提供相应的时间）；但我希望时间在同一清单上！
创建C列表，然后读取第一个“ for”的更改，然后再次读取以创建列表xA和xB。我认为效率低下（并且不知道如何解决），理想情况下，它只能读取一次；我在这里尝试的操作是将其放在第一个“ for”中，但没有用。
列表xA和xB仅提供转换（x）值，而不提供相应的时间；

所以我希望C列表的输出像[[odeint]，time]：

#my example
C=[[[9.,9.,0.,],0],[[ 8.98733601,8.97467201,0.02532799],0.10016694],(...) ]

对于xA，例如[x，time]：

xA=[[0,[0.00140711,(...)]

我无法为所尝试的内容提供错误信息，因为除了执行方法之外，我对如何执行此操作实际上一无所知：/

谢谢，对不起我的英语！

代码如下：

import numpy as np
from scipy.integrate import odeint
from math import e

global T,initCa,initCb,t,initCc

T=298.15 
t0=0
t=60
initCa=9
initCb=9
initCc=3
initCd=0

C0=[initCa,initCd]

def react(C,t): 
    k=200334.9823*e**(-41837.03145/(8.314*T))
    
    Ca=C[0]
    Cb=C[1] #necessario?? 
    Cc=initCc
    Cd=C[2]
    
    dAdt=-k/2*Ca*Cc #veLocidade de consumo de A
    dBdt=-k*Ca*Cc #veLocidade de consumo de B
    dDdt=k*Ca*Cc #veLocidade de formacao de D

    return [dAdt,dBdt,dDdt]

#the part that Im confused about

arrayt=np.linspace(t0,(t-t0)*10)

C=odeint(react,C0,arrayt)
xA=[]
xB=[]

for i in range((t-t0)*10):
    
    if C[i,1]<=0:
        (C[i:,0])=C[i,0]
        (C[i:,1])=0
        (C[i:,2])=C[i,2]

        break
    
for i in range((t-t0)*10):
    xA.append(1-C[i][0]/initCa)
    xB.append(1-C[i][1]/initCb)


print(C)

解决方法

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odeint python