def文中の制御構文(if, for, whileなど)の書き方がわからない。

Question

前提・実現したいこと

NumPyとMatplotlibを用いてブラッグの法則 (nλ = 2dsinθ) の整数nを変化させたときの角度θの値を計算・描画しています。

アークサインの定義域1を超えない範囲、つまり関数f(n) = np.arcsin(nl1/a*1/2)が1を超えないように制御したいのですが、上手くコードを書くことできません。

大変申し訳ないのですが、丁寧に教えていただけると助かります。

該当のソースコード

Python

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')

#パラメータ値の設定
l = 0.3
a = 5.4
n = np.arange(101)

#nの値を変化させたときのアークサインの計算
def f(n):
    return np.arcsin(n*l*1/a*1/2)

#ラジアンを角度に変換
deg = np.rad2deg(f(n))

#描画
plt.plot(n,deg)

試したこと

サイン角の定義域を超えると警告文が出るので、制御するために"import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')" を追加しました。

for, if文を用いてnp.arcsin(nl1/a*1/2)が1を超えた場合を制御しようと試みましたが、outside loopになってしまいました。

Answer 1

nl1/a*1/2が1を超えないように、でしょうか。

超えたらどうするのですか？

エラーを出す？
止める？
スキップする？

---

一回受け止めてから判定してはいかがでしょう？
np.anyが必要かどうかはnがnp.arrayかどうかによります。
ただの数なら必要ないです。

def f(n):
  ans = np.arcsin(n*l*1/a*1/2)
  if np.any(ns.isnan(ans)):
    raise
  else:
    return ans

Comments

[Assalam_Aziz]

回答ありがとうございます。整数nを増やしていくと、n = 35付近でf(n)の値が1を超えます。1を超えた地点で停止するコードを作成したいと考えています。そこでdef文の中で何らかの制御構文を導入しようと試みたのですが、上手く実装することができない、というのが今の現状です。

[mkgrei]

疑問としては、
n = np.arange(101)
で101ではなく35にすればよいのでは？

[Assalam_Aziz]

回答ありがとうございます。調べてみたところnを増やしていくとn=36のときに角度θが90°となり最大値を取りました。nを101にした理由は計算する段階ではnとθが取りうる最大値がわからなかったからです。今回は範囲が限られているのでリストの中で絞ることが出来ましたが、もっとデータが大きくなった場合では厳しいと思います。

また、θは回折角なのでn > 36でNaNになります。なので"関数f(n) = np.arcsin(n*l*1/a*1/2)が1を超えないように"と書きましたが、すみませんこれは誤りです。正しくは"nを増やしていった時の角度が90°を超えないように"です。なのでdeg = np.rad2deg(f(n))を書き換えて、0から90°の範囲におけるθを集めるコードを書く必要がありますと思います。

[mkgrei]

回答に追記しました。

[Assalam_Aziz]

```Python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline

l = 0.3
a = 5.4
n = np.arange(1, 37)

def f(n):
ans = np.arcsin(n*l*1/a*1/2)
if np.any(ns.isnan(ans)):
raise
else:
return ans

deg = np.rad2deg(f(n))

plt.plot(n,deg)
plt.show()
```

回答ありがとうございます。上記のコードを実装してみたところ、エラーは検出されなかったのですが、今度はグラフが表示されなくなってしまいました。この問題も解決したいのですが、質問の趣旨とは離れてしまうのでここで保留とさせていただきます。丁寧なご回答ありがとうございました。また別の機会に質問したいと思っています。

[mkgrei]

たぶん配列全体のどこかで、nanがあって、その結果returnに入ってない可能性があります。
x = x[~numpy.isnan(x)]

これで部分的に取り除くことがでいます。

また、取り除くことによって、nとdegの次元が変わるので、そこをどうにか処理する必要があります。
b = ~numpy.isnan(deg)
deg = deg[b]
n = n[b]