TKINTERボタンを使用して機能画像をリアルタイムで描画し、電圧と現在の更新の問題を解決します
この記事では、TKINTERを使用して構築された回路シミュレーションプログラムについて説明します。TKINTERは、ボタンを介したスイッチを制御し、回路電圧と電流の変化をリアルタイムで表示します。このプログラムには、もともと2つの問題がありました。ボタンクリック時ではなく、電圧と電流の更新が時間ゼロで始まります。スイッチボタンは、回路の切断と閉鎖を効果的に制御できません。これらの問題は、以下で分析および解決されます。
問題の分析とソリューション
1。電圧と電流の更新時点偏差
元のコードでは、 toggle_manual_switch
メソッドは現在の時間インデックスを取得しますが、このインデックスは時間内に更新されず、ボタンがクリックされるたびに電圧と電流が初期モーメント(0)から更新されます。 update_plot
メソッドで時間インデックスを同期して更新する必要があります。
解決:
def toggle_manual_switch(self): "" " スイッチ状態を切り替えて、後続の状態に影響を与えます "" " #現在の時間インデックスを取得します(ここでは変更は必要ありません) current_index = int(self.current_time_index) def update_plot(self、frame): self.simulator.calculate_circuit_response(frame) time = t [frame] #現在の時間インデックスself.current_time_index = frameを更新します
2。回路スイッチ制御障害
calculate_circuit_response
メソッドでは、スイッチング状態が変更された後、電圧と電流割り当てに問題があります。元のコードは、単一の時点で値を割り当てるだけで、継続的な切断/クロージング効果を達成することはできません。電圧と電流をシミュレーションの最後に更新する必要があります。
解決:
def Calculate_circuit_response(self、current_time_index): #current_time_index> self.previous_switch_time_indexの場合、スイッチトグルがあるかどうかを確認します: #self.switch_states [current_time_index]!= self.switch_states [current_time_index -1]の場合、スイッチ状態の変更を確認します。 self.previous_switch_state = self.previous_switch_stateではありません next_switch_index = current_time_index np.argmax(self.switch_states [current_time_index:]!= self.switch_states [current_time_index]) self.previous_switch_state:#self.voltageoverime [current_time_index:] = 0 self.crurentoverime [current_time_index:] = 0 else:#switch close self.voltageovertime [current_time_index:] = v_battery * np.ones_like(self.voltageoverime [current_time_index:]) self.currentovertime [current_time_index:] = v_battery / r_load * np.ones_like(self.currentovertime [current_time_index:]) #最後のスイッチスイッチタイムインデックスself.previous_switch_time_index = next_switch_indexを更新する
上記の変更を通じて、プログラムはボタンクリックモーメントから電圧と電流を更新し、正確な回路スイッチング制御を実現します。このソリューションはswitch_states
配列が時間の経過とともにスイッチ状態の変更を正しく保存することを前提としていることに注意してください。完全なコードは、元のプログラムの特定の構造に従って調整する必要があります。
以上がTKINTERコントロールボタンを使用してリアルタイムで関数イメージを生成し、電圧と現在の更新の問題を解決する方法は?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

PythonとCにはそれぞれ独自の利点があり、選択はプロジェクトの要件に基づいている必要があります。 1)Pythonは、簡潔な構文と動的タイピングのため、迅速な開発とデータ処理に適しています。 2)Cは、静的なタイピングと手動メモリ管理により、高性能およびシステムプログラミングに適しています。

PythonまたはCの選択は、プロジェクトの要件に依存します。1)迅速な開発、データ処理、およびプロトタイプ設計が必要な場合は、Pythonを選択します。 2)高性能、低レイテンシ、および緊密なハードウェアコントロールが必要な場合は、Cを選択します。

毎日2時間のPython学習を投資することで、プログラミングスキルを効果的に改善できます。 1.新しい知識を学ぶ:ドキュメントを読むか、チュートリアルを見る。 2。練習:コードと完全な演習を書きます。 3。レビュー:学んだコンテンツを統合します。 4。プロジェクトの実践:実際のプロジェクトで学んだことを適用します。このような構造化された学習計画は、Pythonを体系的にマスターし、キャリア目標を達成するのに役立ちます。

2時間以内にPythonを効率的に学習する方法は次のとおりです。1。基本的な知識を確認し、Pythonのインストールと基本的な構文に精通していることを確認します。 2。変数、リスト、関数など、Pythonのコア概念を理解します。 3.例を使用して、基本的および高度な使用をマスターします。 4.一般的なエラーとデバッグテクニックを学習します。 5.リストの概念を使用したり、PEP8スタイルガイドに従ったりするなど、パフォーマンスの最適化とベストプラクティスを適用します。

Pythonは初心者やデータサイエンスに適しており、Cはシステムプログラミングとゲーム開発に適しています。 1. Pythonはシンプルで使いやすく、データサイエンスやWeb開発に適しています。 2.Cは、ゲーム開発とシステムプログラミングに適した、高性能と制御を提供します。選択は、プロジェクトのニーズと個人的な関心に基づいている必要があります。

Pythonはデータサイエンスと迅速な発展により適していますが、Cは高性能およびシステムプログラミングにより適しています。 1. Python構文は簡潔で学習しやすく、データ処理と科学的コンピューティングに適しています。 2.Cには複雑な構文がありますが、優れたパフォーマンスがあり、ゲーム開発とシステムプログラミングでよく使用されます。

Pythonを学ぶために1日2時間投資することは可能です。 1.新しい知識を学ぶ:リストや辞書など、1時間で新しい概念を学びます。 2。練習と練習:1時間を使用して、小さなプログラムを書くなどのプログラミング演習を実行します。合理的な計画と忍耐力を通じて、Pythonのコアコンセプトを短時間で習得できます。

Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。


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