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MATLAB Discussion :

convertir un programme MATLAB en Python


Sujet :

MATLAB

  1. #1
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    Par défaut convertir un programme MATLAB en Python
    Bonjour,

    j'aimerais comme dit le titre convertir un programme matlab en python. Ma question est simple: à quoi sert la ligne " Dfun = @(a) 1 ", je ne la comprend pas et c'est embettant pour coder ça en python.
    Merci d'avance pour vos réponses

    Code : Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part
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    clear; clf; ISYM=2; nu=0.25; k2 = 2*(1-nu)/(1-2*nu) ;
    numroots=8; sp = 5; sv = 0.01:0.01:sp; a0=(.2)^2;
    for N=1:numroots
    a0=N^2-.99;
    for J=1:length(sv)
    s2=sv(J)^2;
    if N==1
    Dfun= @(a) 1;
    else
    Dfun= @(a) prod( (a-xv(J,1:N-1) ) );
    end
     
    if ISYM==1
    xv(J,N)=fzero(@(a) RL_sym1(a,s2,k2)/Dfun(a), a0);
    else
    xv(J,N)=fzero(@(a) RL_antisym1(a,s2,k2)/Dfun(a), a0);
    end
    a0=xv(J,N);
    end
    end
    OMEGA=sqrt(xv); plot(sv,OMEGA, 'LineWidth',1.5); grid on
    xlabel('\xi '); ylabel('\Omega'); title('plot of \Omega vs. wave number')

  2. #2
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    Par défaut
    salut

    c'est une fonction anonyme, c'est à dire qu'elle n'est pas déclarée via le mot clef function
    c'est équivalent à
    Code : Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part
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    function y = Dfun(a)
    y = prod( (a-xv(J,1:N-1) ) );
    la subtilité c'est qu'avec la syntaxe @ "Dfun" est un handle de fonction, avec la syntaxe ci dessus, c'est une fonction (dont le handle est "@Dfun")
    m'enfin cette subtilité est assez transparente dans l'utilisation : dans les deux cas la syntaxe d'appel ci dessous marche
    fabien

  3. #3
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    Par défaut
    Bonjour,

    merci beaucoup pour cette réponse
    J'ai maintenant une dernière requête j'ai pu retranscrire mon code initialement en matlab qui fonctionne très bien en langage python. Mon code fonctionne mais a quelques bugs et j'ai beau cherché je ne trouve aucune solution pour le résoudre. Pourriez vous m'aider svp ??
    Voici le code python :
    Code Python : Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part
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    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
     
    import scipy.optimize as op
     
    ## ==================================
     
    ## ==== Paramètres ==================
    ISYM = 2
    nu = 0.25
    k2 = 2*(1-nu)/(1-2*nu)
    Nbracine = 8
    sp = 5
    sv = np.arange(0.01, sp, 0.01)
    a0 = (0.2)**2
    #xv = np.zeros([len(sv),Nbracine])
     
    def Sym(a, s2, k2):
        x = np.sqrt(a - s2)
        y = np.sqrt(a /k2 -s2)
        f = ( (np.sin(x)*np.cos(y)*(a -2*s2)**2)/x + np.cos(x)*np.sin(y)*4*s2*y )/a
        return f 
     
    def Antisym(a, s2, k2):
        x = np.sqrt(a - s2)
        y = np.sqrt(a /k2 - s2)
        g = ( np.sin(x)*np.cos(y)*4*s2*x + (np.cos(x)*np.sin(y)*(a - 2*s2)**2)/y )/a
        return g
     
    for n in range(Nbracine):
        a0 = n**2 - 0.99
        for j in range(len(sv)):
            s2 = sv[j]**2
            if n == 1:
                Dfun = lambda a: 1
            else:
                Dfun = lambda a: np.prod( [a - xv[j, 0:n-1]], axis=1)
            if ISYM == 1:
                xv[j, n] = op.fsolve(lambda a: rl.Sym(a, s2, k2)/Dfun(a), a0)
            else:
                xv[j, n] = op.fsolve(lambda a: rl.Antisym(a, s2, k2)/Dfun(a), a0)
     
            a0 = xv[j, n]
     
    omega = np.sqrt(xv)
     
    plt.figure()
    plt.plot(sv, omega)
    plt.xlabel('$kh$')
    plt.ylabel('$fh$')
    plt.title('Courbe de dispersion des 8 premiers modes de Lamb')
    plt.grid()
    plt.show()

  4. #4
    Rédacteur/Modérateur

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    Citation Envoyé par wonkax Voir le message
    Pourriez vous m'aider svp ??
    Tu devrais ouvrir une nouvelle discussion dans le forum Python

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