数値の受け渡しができていない．グラフ化できない．

前提・実現したいこと

ここに質問の内容を詳しく書いてください。
（例）pythonで数値計算をしています．連立微分方程式をオイラー法によって計算し，グラフ化したいのですができません．
どこかで数値の受け渡しができていないのでしょうか．

発生している問題・エラーメッセージ

グラフ化できない．数値計算できていない．

エラーメッセージ
エラーメッセージなし．おそらく数値が０であるからグラフにならないのか？
### 該当のソースコード


ソースコード
python```ここに言語を入力
コード
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sympy import *
import csv
from scipy.integrate import odeint

import pandas as pd
pd.set_option('display.max_rows', None)

import pandas as pd
pd.read_csv('Cy3 spectrum.csv')

df = pd.read_csv('Cy3 spectrum.csv')

#df.iloc[0,:] 1行目すべてのデータを取り出す
df.iloc[:,1] #２列目すべてのデータを取り出す
λ = []
listB = []

λ = df['Wavelength']
listB = df['Emission']

leng = len(λ)
max = 0

for n in range(leng):
    if listB[n]>max:
        max = listB[n]
        num = n
print(max)

import pandas as pd


f = lambda x: (x/max)

df['Emission'].apply(f)

f_D = []
f_D = df['Emission'].apply(f)



print(f_D) #規格化吸収スペクトルを入手　最大強度を１

plt.plot(λ,f_D)
plt.show()

import pandas as pd
pd.read_csv('Cy5 spectrum.csv')

df = pd.read_csv('Cy5 spectrum.csv')

#df.iloc[0,:] 1行目すべてのデータを取り出す
df.iloc[:,1] #２列目すべてのデータを取り出す
λ = []
listB = []

λ = df['Wavelength']
listB = df['Excitation']

leng = len(λ)
max = 0

for n in range(leng):
    if listB[n]>max:
        max = listB[n]
        num = n
print(max)

import pandas as pd

f = lambda x: (250000*x/max)#ε=εA/max

df['Emission'].apply(f)

ε = []
ε = df['Emission'].apply(f)


print(ε) #規格化蛍光スペクトルを入手

plt.plot(λ,ε)
plt.show()

print(df)

#データフレームにε列を追加
df['Abs spe'] = ε

#データフレームにf_D列を追加
df['Flu spe'] = f_D

import numpy as np
import scipy
from scipy import integrate
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
J_elem = []
J_elem = (f_D)*(ε)*(λ**4)

df['J_elem'] = J_elem


J = sum(J_elem)/sum(f_D)
print(df)
print(J)


# フェルスター距離
κ2 = 2/3
n = 1.33
Qd = 0.15
R0 = 0.02108*((κ2)*(n**-4)*(Qd)*J)**(1/6)

print(R0, "nm")

#FRET効率
r = 3
E = (R0)**6/((R0)**6+(r)**6)

print(E)
#吸収断面積
import pandas as pd
df = pd.read_csv('Cy3 spectrum.csv')

f = lambda x: ((3.823*10)**(-2)*250000*x)#ε=εA/max

df['Emission'].apply(f)

σD = []
σD = df['Emission'].apply(f)


print(σD) #吸収断面積（ドナー）を入手
print(σD[250])#波長550 nm
df = pd.read_csv('Cy5 spectrum.csv')

f = lambda x: ((3.823*10)**(-2)*250000*x)#ε=εA/max

df['Emission'].apply(f)

σA = []
σA = df['Emission'].apply(f)


print(σA) #吸収断面積（アクセプタ）を入手

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt


#定数
τD = 3.5#(ns)
τA = 3.0#(ns)

kFRET = (1/τD)*(r/R0)**(-6)#FRET定数
kD = 1/τD#定数
I = (10**(-2))/(10**(-5))*(10**(-5))#光強度




#導関数dE1/dt
def func_dE1dt(t, E1):
    return (σD[250])*I-(kFRET+kD)*E1#dE1/dt = σD*I-(kFRET+kD)E1
#導関数dE2/dt
def func_dE2dt(t, E1,E2):
    return  (σA[343])*I+kFRET*E1-kD*E2#dE2/dt = σA*I+kFRET*E1-kD*E2


#Euler法（導関数E1、導関数E2,tの初期値、E1の初期値、E2の初期値、刻み幅dt）
def euler(func_dE1dt, func_dE2dt,t, E1, E2,dt):
        #初期値と刻み幅
    t=0.0
    E1=0.0
    E2=0.0
    dt = 1e-4
    
    t = []
    E1 = []
    E2 = []
    
    trange = np.arange(0,5.0,dt)
    
    for t in trange:
        

        dE1 = func_dE1dt(t, E1)*dt 
        dE2 = func_dE2dt(t,E1,E2)*dt#変化量を計算

        t += dt  #変数を更新
        E1 += dE1
        E2 += dE2#変化量を加えて更新
        
        t.append(t)
        E1.append(E1)
        E2.append(E2)
        
        

    return t, E1,E2


    
    
plt.figure(figsize=(7, 3), dpi=100)
plt.plot(t, E1, label="E1")
plt.plot(t, E2, label="E2")
plt.grid()
plt.legend()
plt.show()
        
コード