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。

Tomergelistsinpython、あなたはオペレーター、extendmethod、listcomfulting、olitertools.chain、それぞれの特異的advantages:1)operatorissimplebutlessforlargelist;

Python 3では、2つのリストをさまざまな方法で接続できます。1)小さなリストに適したオペレーターを使用しますが、大きなリストには非効率的です。 2)メモリ効率が高い大規模なリストに適した拡張方法を使用しますが、元のリストは変更されます。 3)元のリストを変更せずに、複数のリストをマージするのに適した *オペレーターを使用します。 4)Itertools.chainを使用します。これは、メモリ効率が高い大きなデータセットに適しています。

Join()メソッドを使用することは、Pythonのリストから文字列を接続する最も効率的な方法です。 1)join()メソッドを使用して、効率的で読みやすくなります。 2)サイクルは、大きなリストに演算子を非効率的に使用します。 3)リスト理解とJoin()の組み合わせは、変換が必要なシナリオに適しています。 4)redoce()メソッドは、他のタイプの削減に適していますが、文字列の連結には非効率的です。完全な文は終了します。

pythonexexecutionistheprocessoftransforningpythoncodeintoexecutabletructions.1)interpreterreadSthecode、変換intobytecode、thepythonvirtualmachine(pvm)executes.2)theglobalinterpreeterlock(gil)管理委員会、

Pythonの主な機能には次のものがあります。1。構文は簡潔で理解しやすく、初心者に適しています。 2。動的タイプシステム、開発速度の向上。 3。複数のタスクをサポートするリッチ標準ライブラリ。 4.強力なコミュニティとエコシステム、広範なサポートを提供する。 5。スクリプトと迅速なプロトタイピングに適した解釈。 6.さまざまなプログラミングスタイルに適したマルチパラダイムサポート。

Pythonは解釈された言語ですが、コンパイルプロセスも含まれています。 1)Pythonコードは最初にBytecodeにコンパイルされます。 2)ByteCodeは、Python Virtual Machineによって解釈および実行されます。 3)このハイブリッドメカニズムにより、Pythonは柔軟で効率的になりますが、完全にコンパイルされた言語ほど高速ではありません。

useaforloopwhenteratingoverasequenceor foraspificnumberoftimes; useawhileloopwhentinuninguntinuntilaConditionismet.forloopsareidealforknownownownownownownoptinuptinuptinuptinuptinutionsituations whileoopsuitsituations withinterminedationations。

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