一篇文章教你用Python绘画一个太阳系
作者:微小冷
这篇文章主要给大家介绍了关于如何利用Python绘画一个太阳系,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
图片上传之后不知为何帧率降低了许多。。。
日地月三体
所谓三体,就是三个物体在重力作用下的运动。由于三点共面,所以三个质点仅在重力作用下的运动轨迹也必然无法逃离平面。
三体运动所遵循的规律就是古老而经典的万有引力
则对于 m i 而言,
且
将其写为差分形式
由于我们希望观察三体运动的复杂形式,而不关系其随对应的宇宙星体,所以不必考虑单位制,将其在二维平面坐标系中拆分,则
#后续代码主要更改这里的参数 m = [1.33e20,3.98e14,4.9e12] x = np.array([0,1.5e11,1.5e11+3.8e8]) y = np.array([0,0,0]) u = np.array([0,0,0]) v = np.array([0,2.88e4,1.02e3])
由于地月之间的距离相对于日地距离太近,所以在画图的时候将其扩大100倍,得到图像
尽管存在误差,但最起码看到了地球围绕太阳转,月球围绕地球转。。。代码为
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import animation m = [1.33e20,3.98e14,4.9e12] x = np.array([0,1.5e11,1.5e11+3.8e8]) y = np.array([0.0,0,0]) u = np.array([0.0,0,0]) v = np.array([0,2.88e4,2.88e4+1.02e3]) fig = plt.figure(figsize=(12,12)) ax = fig.add_subplot(xlim=(-2e11,2e11),ylim=(-2e11,2e11)) ax.grid() trace0, = ax.plot([],[],'-', lw=0.5) trace1, = ax.plot([],[],'-', lw=0.5) trace2, = ax.plot([],[],'-', lw=0.5) pt0, = ax.plot([x[0]],[y[0]] ,marker='o') pt1, = ax.plot([x[0]],[y[0]] ,marker='o') pt2, = ax.plot([x[0]],[y[0]] ,marker='o') k_text = ax.text(0.05,0.85,'',transform=ax.transAxes) textTemplate = 't = %.3f days\n' N = 1000 dt = 36000 ts = np.arange(0,N*dt,dt)/3600/24 xs,ys = [],[] for _ in ts: x_ij = (x-x.reshape(3,1)) y_ij = (y-y.reshape(3,1)) r_ij = np.sqrt(x_ij**2+y_ij**2) for i in range(3): for j in range(3): if i!=j : u[i] += (m[j]*x_ij[i,j]*dt/r_ij[i,j]**3) v[i] += (m[j]*y_ij[i,j]*dt/r_ij[i,j]**3) x += u*dt y += v*dt xs.append(x.tolist()) ys.append(y.tolist()) xs = np.array(xs) ys = np.array(ys) def animate(n): trace0.set_data(xs[:n,0],ys[:n,0]) trace1.set_data(xs[:n,1],ys[:n,1]) #绘图时的地月距离扩大100倍,否则看不清 tempX2S = xs[:n,1]+100*(xs[:n,2]-xs[:n,1]) tempY2S = ys[:n,1]+100*(ys[:n,2]-ys[:n,1]) trace2.set_data(tempX2S,tempY2S) pt0.set_data([xs[n,0]],[ys[n,0]]) pt1.set_data([xs[n,1]],[ys[n,1]]) tempX = xs[n,1]+100*(xs[n,2]-xs[n,1]) tempY = ys[n,1]+100*(ys[n,2]-ys[n,1]) pt2.set_data([tempX],[tempY]) k_text.set_text(textTemplate % ts[n]) return trace0, trace1, trace2, pt0, pt1, pt2, k_text ani = animation.FuncAnimation(fig, animate, range(N), interval=10, blit=True) plt.show() ani.save("3.gif")
日地火
m = [1.33e20,3.98e14,4.28e13] x = np.array([0,1.5e11,2.28e11]) y = np.array([0.0,0,0]) u = np.array([0.0,0,0]) v = np.array([0,2.88e4,2.4e4]) ### 由于火星离地球很远,所以不必再改变尺度 def animate(n): trace0.set_data(xs[:n,0],ys[:n,0]) trace1.set_data(xs[:n,1],ys[:n,1]) trace2.set_data(xs[:n,2],ys[:n,2]) pt0.set_data([xs[n,0]],[ys[n,0]]) pt1.set_data([xs[n,1]],[ys[n,1]]) pt2.set_data([xs[n,2]],[ys[n,2]]) k_text.set_text(textTemplate % ts[n]) return trace0, trace1, trace2, pt0, pt1, pt2, k_text
得到
这个运动要比月球的运动简单得多——前提是开上帝视角,俯瞰太阳系。如果站在地球上观测火星的运动,那么这个运动可能相当带感
所以这都能找到规律,托勒密那帮人也真够有才的。
太阳系
由于太阳和其他星体之间的质量相差悬殊,所以太阳系内的多体运动,都将退化为二体问题,甚至如果把太阳当作不动点,那就成了单体问题了。
尽管如此,我们还是尽可能地模仿一下太阳系的运动情况
质量 | 半长轴(AU) | 平均速度(km/s) | |
---|---|---|---|
水星 | 0.055 | 0.387 | 47.89 |
金星 | 0.815 | 0.723 | 35.03 |
地球 | 1 | 1 | 29.79 |
火星 | 0.107 | 1.524 | 24.13 |
木星 | 317.8 | 5.203 | 13.06 |
土星 | 95.16 | 9.537 | 9.64 |
天王星 | 14.54 | 19.19 | 6.81 |
海王星 | 17.14 | 30.07 | 5.43 |
冥王星 |
除了水星偏心率为0.2,对黄道面倾斜为7°之外,其余行星的偏心率皆小于0.1,且对黄道面倾斜普遍小于4°。由于水星的轨道太小,偏不偏心其实都不太看得出来,所以就当它是正圆也无所谓了,最后得图
au,G,RE,ME = 1.48e11,6.67e-11,1.48e11,5.965e24 m = np.array([3.32e5,0.055,0.815,1, 0.107,317.8,95.16,14.54,17.14])*ME*6.67e-11 r = np.array([0,0.387,0.723,1,1.524,5.203, 9.537,19.19,30.7])*RE theta = np.random.rand(9)*np.pi*2 x = r*np.cos(theta) y = r*np.sin(theta) v = np.array([0,47.89,35.03,29.79, 24.13,13.06,9.64,6.81,5.43])*1000 u = -v*np.sin(theta) v = v*np.cos(theta) name = "solar.gif" fig = plt.figure(figsize=(10,10)) ax = fig.add_subplot(xlim=(-31*RE,31*RE),ylim=(-31*RE,31*RE)) ax.grid() traces = [ax.plot([],[],'-', lw=0.5)[0] for _ in range(9)] pts = [ax.plot([],[],marker='o')[0] for _ in range(9)] k_text = ax.text(0.05,0.85,'',transform=ax.transAxes) textTemplate = 't = %.3f days\n' N = 500 dt = 3600*50 ts = np.arange(0,N*dt,dt) xs,ys = [],[] for _ in ts: x_ij = (x-x.reshape(len(m),1)) y_ij = (y-y.reshape(len(m),1)) r_ij = np.sqrt(x_ij**2+y_ij**2) for i in range(len(m)): for j in range(len(m)): if i!=j : u[i] += (m[j]*x_ij[i,j]*dt/r_ij[i,j]**3) v[i] += (m[j]*y_ij[i,j]*dt/r_ij[i,j]**3) x += u*dt y += v*dt xs.append(x.tolist()) ys.append(y.tolist()) xs = np.array(xs) ys = np.array(ys) def animate(n): for i in range(9): traces[i].set_data(xs[:n,i],ys[:n,i]) pts[i].set_data(xs[n,i],ys[n,i]) k_text.set_text(textTemplate % (ts[n]/3600/24)) return traces+pts+[k_text] ani = animation.FuncAnimation(fig, animate, range(N), interval=10, blit=True) plt.show() ani.save(name)
由于外圈的行星轨道又长速度又慢,而内层的刚好相反,所以这个图很难兼顾,观感上也不太好看。
如果只画出木星之前的星体,顺便加上小行星带,可能会好一些。
通过这个图就能看出来,有一颗小行星被木星弹了过来,直冲冲地向地球赶来,幸好又被太阳弹了出去,可见小行星还是挺危险的,好在这只是个假想图。