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ここに似たような質問がいくつかあることは知っていますが、どれも実際に私の問題に到達していないようです。

私のコードは次のようになります。

import numpy 

import matplotlib.pyplot as plt

from scipy import integrate as integrate

def H(z , omega_m , H_0 = 70):

    omega_lambda=1-omega_m
    z_prime=((1+z)**3)
    wurzel=numpy.sqrt(omega_m*z_prime + omega_lambda)

    return H_0*wurzel



def H_inv(z, omega_m , H_0=70):

    return 1/(H(z, omega_m, H_0=70))

def integral(z, omega_m , H_0=70):

    I=integrate.quad(H_inv,0,z,args=(omega_m,))
    return I


def d_L(z, omega_m , H_0=70):

    distance=(2.99*(10**8))*(1+z)*integral(z, omega_m, H_0=70)

    return distance

関数は機能します、私の問題: d_L と z をプロットするにはどうすればよいですか? d_L の定義にこの積分関数があり、それが z といくつかの args=(omega_m, ) に依存していることは明らかに問題です。

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私の解決策を試してください：

import numpy

import matplotlib.pyplot as plt

from scipy import integrate


def H(z, omega_m, H_0=70):
    omega_lambda = 1 - omega_m
    z_prime = ((1 + z) ** 3)
    wurzel = numpy.sqrt(omega_m * z_prime + omega_lambda)

    return H_0 * wurzel


def H_inv(z, omega_m, H_0=70):
    return 1 / (H(z, omega_m, H_0=70))


def integral(z, omega_m, H_0=70):
    I = integrate.quad(H_inv, 0, z, args=(omega_m,))[0]
    return I


def d_L(z, omega_m, H_0=70):
    distance = (2.99 * (10 ** 8)) * (1 + z) * integral(z, omega_m, H_0)
    return distance

z0 = -1.8
zf = 10
zs = numpy.linspace(z0, zf, 1000)
d_Ls = numpy.linspace(z0, zf, 1000)
omega_m = 0.2

for index in range(zs.size):
     d_Ls[index] = d_L(zs[index], omega_m=omega_m)
plt.plot(zs,d_Ls)
plt.show()

出力：

ここに画像の説明を入力

于 2016-12-04T17:02:50.790 に答える