python的matplotlib的函数_在Python中使用matplotlib绘制条件函数

我试着画出这个算法的一条线或散点图，它给了我错误Traceback (most recent call last):

File "/Users/itstest/Documents/workspace/Practice/src/PlutoModel.py", line 73, in module

plt.plot(xr, P(xr))

File "/Users/itstest/Documents/workspace/Practice/src/PlutoModel.py", line 55, in P

if x > r:

ValueError: "The truth value of an array with more than one element is ambiguous. Use a.any() or a.all()."

我已经找到了解决这个错误的可能办法，但我不认为有什么适合我的。在import numpy as np

import scipy.integrate as integ

import matplotlib.pyplot as plt

rho = 1860

rhos = 250 #Assuming Nitrogen Ice

rhom = 1000 #Assuming Water

rhoc = 3500 #Assuming a mix of Olivine and Pyroxene

def rhof(x):

if x > r:

return "Point is outside of the planet"

elif x < r and x > rm:

return rhos

elif x < rm and x > rc:

return rhom

else:

return rhoc

r = 1.187e6

rc = 8.5e5 #Hypothesized

rm = 9.37e5 #Estimated based on crustal thickness of 250 km

Ts = 44

B = 0.15

G = 6.67e-11

m = 1.303e22

mc = (4*np.pi*rhoc*rc**3)/3

mm = (4*np.pi*rhom*((rm**3) - (rc**3)))/3

ms = (4*np.pi*rhos*((r**3) - (rm**3)))/3

Ic = 0.4*mc*rc**2

Im = 0.4*mm*rm**2

Is = 0.4*ms*r**2

Itot = Is + Im + Ic

def gi(x):

if x == r:

return G*m/r**2

elif x > r:

return "Point is outside of the planet"

elif x > rc and x < rm:

return (G*mc/rc**2) + (G*mm/((x**2) - (rc**2)))

elif x > rm and x < r:

return (G*mc/rc**2) + (G*mm/((rm**2) - (rc**2))) + (G*ms/((x**2) - (rm**2)))

else:

return G*((3*rhoc)/4*np.pi*x**3)/x**2

def Psmb(z):

return rhos*G*(4.0/3.0)*np.pi*(1/z**2)*(rhom*(rm**3) + rhos*(z - rm**3))

def Pmcb(z):

return rhom*G*(4.0/3.0)*np.pi*(1/z**2)*(rhoc*(rc**3) + rhom*(z - rc**3))

def P(x):

if x > r:

return "The point is outside of the planet"

elif x == r:

return 1

elif x > rm and x < r:

return (integ.quad(1000*gi(x), x, r))[0]

elif x == rm:

return (integ.quad(Psmb, x, r))[0]

elif x > rc and x < rm:

return (integ.quad(1000*gi(x), x, rm) + P(rm))[0]

elif x == rc:

return (integ.quad(Pmcb, x, rm) + P(rm))[0]

elif x < rc and x != 0:

return (integ.quad(1000*gi(x), x, rc) + P(rc))[0]

else:

return ((2.0/3.0)*np.pi*G*(rhoc**2)*r**2)

xr = np.linspace(0, 1187000, 1000)

plt.plot(xr, P(xr))

print("Mass = " + str(m) + " kg")

print("Radius = " + str(r) + " m")

print("Density = " + str(rho) + " kg/m^3")

print("Moment of Inertia = " + str(Itot) + " kgm^2")

print("Mean Surface Temperature = " + str(Ts) + " K")

print("Magnetic Field = " + str(B) + " nT")

print("Surface Gravity = " + str(gi(r)) + " m/sec^2")

print("Pressure at Surface = " + str(P(r)) + " Pa")

print("Pressure at Crust-Mantle Boundary = " + str(P(rm)) + " Pa")

print("Pressure at Mantle-Core Boundary = " + str(P(rc)) + " Pa")

print("Pressure at the Center = " + str(P(0)) + " Pa")

有没有办法在不分离每个条件的情况下绘制这个函数？在

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