python：生成一个arang数组

Question

我正在研究thispost，因为我想创建一个数组，其中每个列分别是一个x向量arange，由dx分别对应dx。希望这有道理。在

import numpy as np
L = 80.0
N = 2 ** np.arange(-4, 10, dtype = np.float64)
dx = L / N

在我的原始代码中，我正在查看一个dx，现在我有了一个dx值的数组。 当我只使用一个dx时，我将x向量设置如下：

^{pr2}$

但是，我需要为每个dx分配一个x，但我不确定如何做到这一点。我看了我在开头提到的那篇文章，我想，这篇文章提供了一些见解。不过，我似乎不能根据我的需要调整它——也许这甚至不是正确的方法。在

也许我需要一个for循环？在

for i in len(dx):
    x[i] = np.arange(-L / 2., L / 2. - dx, dx)

然后我可能需要嵌套另一个for循环，为每个迭代选择一个dx。在

我不确定什么是正确的方法或者最有效的方法。在

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为了澄清混淆，在一dx的情况下，我设置了以下设置：

x = np.arange(-L / 2.0, L / 2.0 - dx, dx)                                         
k = np.hstack((np.arange(0, N / 2.0 - 1.0),                                       
               np.arange(-N / 2.0, 0))).T * 2.0 * np.pi / L                       
k1 = 1j * k                                                                       
k3 = (1j * k) ** 3                                                                
u = 2 * (2 / (np.exp(x + 20.0) + np.exp(-x - 20.0))) ** 2                                   
udata = u                                                                         
tdata = 0.0 

Integration here

然后，我用Runge-kutta4积分的伪谱方法来数值确定非线性KdV方程的{}。我想在不同的dx值上运行代码，这样我就可以找到错误并绘制1/dx与错误的对比，其中1/dx是x轴上的。在

我希望这有助于实现我的目标。在

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既然我想找出错误，我需要相同的步长吗？我知道错误将以exp(-c * dx)的形式绘制，其中c是任意常数。我知道这一点是因为伪谱方法的误差是exp(-c / dx)，但我将根据{}绘制。在

Answer 1

我不知道你想如何处理@Joel提出的问题，因为就目前的情况来看

x = np.arange(-L / 2., L / 2. - dx, dx)

对于不同的dx将给出不同大小的数组，这些数组无法堆叠。您可以使用建议的for循环创建此类阵列的列表：

^{pr2}$

那么，xs是：

^{3}$

^{N.B.：我从上限（L/2 - dx=>；L/2）中删除了-dx，因为arange已经排除了最后一个点，这是因为结果永远不会以L/2结尾，即5。}

如果希望在保持相同边界的同时增加步长，这是不可避免的。在

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如果您可以更改边界并希望增加步长，但保持相同的元素数量，那么我建议使用如下方法，允许边界增加。在

x = np.arange(-L/2, L/2)
x
#array([-5, -4, -3, -2, -1,  0,  1,  2,  3,  4])

x * dxs[...,None]
#array([[ -5,  -4,  -3,  -2,  -1,   0,   1,   2,   3,   4],
#       [-10,  -8,  -6,  -4,  -2,   0,   2,   4,   6,   8],
#       [-15, -12,  -9,  -6,  -3,   0,   3,   6,   9,  12]])