Python matplotlib的相位图结果不准确

我正试图绘制以下代码中sh2函数中定义的方程的相位potrait。我知道预期阶段图应为[[预期阶段图][1][1][1]：

但这是我的结果：[[result][1]：

我正在使用integrate.odeint。有人能建议我在下面的罐子里可以改变什么，或者是否最好使用另一种算法，使我的结果更接近预期

请查找我的代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from numpy import sin
import scipy.integrate as integrate
from math import *

g = 9.81               
l = 1.6                 
l_big = 2.0
l_small = 1.6
m = 0.01              
alpha = l_big-l_small             
k = 10*(10**40)             

def sh2(r1,t):

    theta1,omega1 = r1 
    sh2_theta1 = omega1

    sh2_omega1 = -g*(l + ((1/2)*alpha*(1-np.tanh(theta1*omega1*k))))*sin(theta1)

    return np.array([sh2_theta1, sh2_omega1],float)



init_state = np.radians([30.0,0])
dt = 1/10.0
time = np.arange(0,10.0,dt)
timexo = np.arange(0,10.0,dt)


state2 = integrate.odeint(sh2,init_state,time)

print(len(state2),len(timexo))
state2_plot = np.transpose(state2[0:2500])
plt.plot(timexo[0:2500],state2_plot[1], '--m', label = r'$\theta = \frac{\pi}{6}$')
plt.xlabel('Time t (s) ')
plt.ylabel('Angular Velocity' '  '  r'$\dot{\theta}$')
plt.show()


#code for phase plot 

# initial values
x_0 = 0.0 # intial angular position
v_0 = 1.0 # initial angular momentum
t_0 = 0 # initial time

# initial y-vector from initial position and momentum
y0 = np.array([x_0,v_0]) 

# max value of time and points in time to integrate to
t_max = 10
N_spacing_in_t = 10000

# create vector of time points you want to evaluate
t = np.linspace(t_0,t_max,N_spacing_in_t)

# create vector of positions for those times

y_result = integrate.odeint(sh2, init_state, t)

# get angle and angular momentum
angle = y_result[:,0]
angular_velocity = y_result[:,1]

# plot result
fig = plt.figure()
plt.plot(angle, angular_velocity,'--k',lw=1)
plt.xlabel('Angle' '  ' r'$\theta$')
plt.ylabel(r'Angular Velocity' r' $\dot{\theta}$')
plt.gcf().savefig('pumping.png',dpi=300)
plt.show()

---

感谢您的参观时间

您可能需要替换

（1/2）

使用

0.5

，否则脚本将无法再现python 2.7下的绘图。此外，我将进一步梳理

sh2

中的数学，并为您正在建模的系统提供一些背景。目前，还不完全清楚代码或代码实现的数学是否存在问题（可能是后者）总而言之，这是一个问得很好的问题。如果你画出导数，你会得到一个像第一个一样的图。但是，对于给定的参数，你会到达摆的振荡变成旋转的区域，因此外部区域不是很圆。通常检查你的摆方程它是

ddotphi=-g/l*sin（phi）

，长度是除数，这很有意义，因为

g

是一个加速度，

ddotphi

具有单位1/次^2。您可能需要替换

（1/2）

使用

0.5

，否则脚本将无法再现python 2.7下的绘图。此外，我将进一步梳理

sh2

中的数学，并为您正在建模的系统提供一些背景。目前，还不完全清楚代码或代码实现的数学是否存在问题（可能是后者）总而言之，这是一个问得很好的问题。如果你画出导数，你会得到一个像第一个一样的图。但是，对于给定的参数，你会到达摆的振荡变成旋转的区域，因此外部区域不是很圆。通常检查你的摆方程它是

ddotphi=-g/l*sin（phi）

，长度以除数表示，因为

g

是加速度，

ddotphi

具有单位1/次^2。