Python熱傳導(dǎo)圖是一種數(shù)據(jù)可視化工具，可以用來顯示隨時(shí)間和空間變化的溫度分布。它可以幫助工程師和科學(xué)家更好地理解和分析熱傳導(dǎo)過程。

# 導(dǎo)入必要的庫(kù)
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.animation import FuncAnimation
# 設(shè)置圖形屬性
plt.rcParams['figure.figsize'] = [10, 6]
plt.rcParams['figure.dpi'] = 100
# 定義模擬參數(shù)
dt = 0.05
dx = 0.1
D = 0.2
# 定義初始溫度分布
L = 10
T = np.zeros((L,L))
T[3:7, 3:7] = 10
T[6:8, 6:8] = 20
# 定義熱傳導(dǎo)方程
def heat_conduction(T, D, dt, dx):
Tp = T.copy()
Tp[1:-1, 1:-1] = T[1:-1, 1:-1] + D*dt/dx**2*(T[2:, 1:-1]+T[:-2, 1:-1]+T[1:-1, 2:]+T[1:-1, :-2]-4*T[1:-1, 1:-1])
return Tp
# 動(dòng)畫更新函數(shù)
def update(frame):
global T
T = heat_conduction(T, D, dt, dx)
plt.title("Heat Conduction Simulation (time=%.1fs)" % (frame*dt))
plt.imshow(T, cmap='jet', interpolation='nearest')
plt.colorbar()
# 主程序入口
def main():
fig = plt.figure()
anim = FuncAnimation(fig, update, frames=range(100), repeat=False)
anim.save('heat_conduction.mp4', fps=10)
plt.show()
if __name__ == "__main__":
main()

上述代碼中，我們使用了numpy來實(shí)現(xiàn)熱傳導(dǎo)過程的計(jì)算，matplotlib用于繪制動(dòng)態(tài)圖像。在主程序入口處，我們使用FuncAnimation來實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)更新效果，并將結(jié)果保存為mp4文件。

Python熱傳導(dǎo)圖可以應(yīng)用于熱工工程、材料科學(xué)、天氣預(yù)報(bào)等領(lǐng)域，并且它的應(yīng)用范圍還在不斷擴(kuò)展。學(xué)習(xí)Python熱傳導(dǎo)圖不僅可以幫助我們更好地理解熱傳導(dǎo)過程，還可以提高我們的數(shù)據(jù)可視化能力和編程水平。