Решение уравнения для нескольких переменных для создания сетки python3

Question

после создания 4 наборов равномерно распределенных чисел (через linspace) и загрузки набора координат и времени прибытия (актуально для уравнения, существует 20 различных наборов координат), я создал четыре цикла для получения среднеквадратичных значений для каждого набора переменных (должно быть 24255 разных наборов), однако на данный момент все, что я получаю, это 20 среднеквадратичных значений.

как мне получить все необходимые значения в сетке, которая также показывает соответствующий x, y, z, t0?

это код, который я использовал:

import numpy as np

#opening  files 

s_Coord = np.genfromtxt(fname = 's_Coord_Pset3.txt')

t_ob = np.genfromtxt(fname ='t_ob_Pset3File.txt')

#creating parameters

nt0 = 5
t0_vec = np.linspace(0,4,nt0)

nx = 21
x_vec = np.linspace(-20,20,nx)

ny = 21
y_vec = np.linspace(-20,20,ny)

nz = 11
z_vec = np.linspace(0,20,nz)

v = 6 #km

#calculating ti_p and rms
for x in x_vec:
    for y in y_vec:
        for z in z_vec:
            for t in t0_vec:
                rms_mat = np.zeros((nx,ny,nz,nt0))
                #the rms_mat zeros matrix is possibly for creating the grid to fill?
                g_range = np.arange(0,20,1) #for 20 stations from the file
                x1 = [s_Coord[g:g+1,0] for g in g_range]
                y1 = [s_Coord[g:g+1,1] for g in g_range]
                z1 = [s_Coord[g:g+1,2] for g in g_range]
                t0 = [t_ob[g:g+1] for g in g_range]
                ti_p = t+(((x1-x)**2+(y1-y)**2+(z1-z)**2)**0.5)/v
                rms = ((((t0-ti_p)**2)/(nx*ny*nz*nt0))**0.5)

любая помощь с этим будет принята с благодарностью

что касается файла s_Coord: это - образец данных:

   5.5096956e+00  -1.0756354e+01   0.0000000e+00
  -2.4259195e+00   1.4407220e+01   0.0000000e+00
   3.6707655e+00   5.3756022e+00   0.0000000e+00
   4.7193844e+00   9.2582846e+00   0.0000000e+00
  -1.8361331e+00  -1.3745789e+01   0.0000000e+00
     . . ........................................

как для файла t_ob: это образец данных:

   6.0261696e+00
   5.1844492e+00
   4.7735687e+00
   5.1549808e+00
   6.0337739e+00

Я попытался добавить значения таким образом, но код тоже получил тяжелый с длительным временем работы без завершения работы или просто сбой (я считаю, что есть проблема с тем, как это было написано

ti_p = []
rms_val = []
grid = []
for x in x_vec:
    for y in y_vec:
        for z in z_vec:
            for t in t0_vec:
                g_range = np.arange(0,20,1) #for 20 stations from the file
                x1 = [s_Coord[g:g+1,0] for g in g_range]
                y1 = [s_Coord[g:g+1,1] for g in g_range]
                z1 = [s_Coord[g:g+1,2] for g in g_range]

                ti_p.append(t+(((x1-x)**2+(y1-y)**2+(z1-z)**2)**0.5)/v)
                rms_val.append(((((t-ti_p)**2)/(nx*ny*nz*nt0))**0.5))
                grid.append((x,y,z,t,rms_val))

, наконец, здесь, после исправления, предложенного ниже Эндрю Х, это последний бл исправлена ​​работа

1020 *

Answer 1

Вы перезаписываете свой среднеквадратичный массив. Вы хотите либо предварительно выделить среднеквадратичное значение и записать рассчитанный локально массив в срез среднеквадратичного значения, либо вы хотите добавить.

Вероятно, вам понадобится что-то вроде этого

rms_mat = np.zeros((nx,ny,nz,nt0))
ti_p_mat =  np.zeros(rms_mat.shape) 
for i, x in enumerate(x_vec):
    for j, y in enumerate(y_vec):
        for k, z in enumerate(z_vec):
            for l, t in enumerate(t0_vec):
                g_range = np.arange(0,20,1) #for 20 stations from the file
                x1 = [s_Coord[g:g+1,0] for g in g_range]
                y1 = [s_Coord[g:g+1,1] for g in g_range]
                z1 = [s_Coord[g:g+1,2] for g in g_range]
                t0 = [t_ob[g:g+1] for g in g_range]
                ti_p = t+(((x1-x)**2+(y1-y)**2+(z1-z)**2)**0.5)/v
                rms = ((((t0-ti_p)**2)/(nx*ny*nz*nt0))**0.5)
                rms_mat[i, j, k, l] = rms
                ti_pi_mat[i, j, k, l] = ti_p