一篇文章教你用Python绘画一个太阳系

目录

你们要的3d太阳系

图片上传之后不知为何帧率降低了许多。。。

日地月三体

所谓三体，就是三个物体在重力作用下的运动。由于三点共面，所以三个质点仅在重力作用下的运动轨迹也必然无法逃离平面。

三体运动所遵循的规律就是古老而经典的万有引力

则对于 m i 而言，

且

将其写为差分形式

由于我们希望观察三体运动的复杂形式，而不关系其随对应的宇宙星体，所以不必考虑单位制，将其在二维平面坐标系中拆分，则

#后续代码主要更改这里的参数
m = [1.33e20,3.98e14,4.9e12]
x = np.array([0,1.5e11,1.5e11+3.8e8])
y = np.array([0,0,0])
u = np.array([0,0,0])
v = np.array([0,2.88e4,1.02e3])

由于地月之间的距离相对于日地距离太近，所以在画图的时候将其扩大100倍，得到图像

尽管存在误差，但最起码看到了地球围绕太阳转，月球围绕地球转。。。代码为

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import animation
m = [1.33e20,3.98e14,4.9e12]
x = np.array([0,1.5e11,1.5e11+3.8e8])
y = np.array([0.0,0,0])
u = np.array([0.0,0,0])
v = np.array([0,2.88e4,2.88e4+1.02e3])
fig = plt.figure(figsize=(12,12))
ax = fig.add_subplot(xlim=(-2e11,2e11),ylim=(-2e11,2e11))
ax.grid()
trace0, = ax.plot([],[],'-', lw=0.5)
trace1, = ax.plot([],[],'-', lw=0.5)
trace2, = ax.plot([],[],'-', lw=0.5)
pt0, = ax.plot([x[0]],[y[0]] ,marker='o')
pt1, = ax.plot([x[0]],[y[0]] ,marker='o')
pt2, = ax.plot([x[0]],[y[0]] ,marker='o')
k_text = ax.text(0.05,0.85,'',transform=ax.transaxes)
texttemplate = 't = %.3f days\n'
n = 1000
dt = 36000
ts =  np.arange(0,n*dt,dt)/3600/24
xs,ys = [],[]
for _ in ts:
    x_ij = (x-x.reshape(3,1))
    y_ij = (y-y.reshape(3,1))
    r_ij = np.sqrt(x_ij**2+y_ij**2)
    for i in range(3):
        for j in range(3):
            if i!=j :
                u[i] += (m[j]*x_ij[i,j]*dt/r_ij[i,j]**3)
                v[i] += (m[j]*y_ij[i,j]*dt/r_ij[i,j]**3)
    x += u*dt
    y += v*dt
    xs.append(x.tolist())
    ys.append(y.tolist())
xs = np.array(xs)
ys = np.array(ys)
def animate(n):
    trace0.set_data(xs[:n,0],ys[:n,0])
    trace1.set_data(xs[:n,1],ys[:n,1])
    #绘图时的地月距离扩大100倍，否则看不清
    tempx2s = xs[:n,1]+100*(xs[:n,2]-xs[:n,1])
    tempy2s = ys[:n,1]+100*(ys[:n,2]-ys[:n,1])
    trace2.set_data(tempx2s,tempy2s)
    pt0.set_data([xs[n,0]],[ys[n,0]])
    pt1.set_data([xs[n,1]],[ys[n,1]])
    tempx = xs[n,1]+100*(xs[n,2]-xs[n,1])
    tempy = ys[n,1]+100*(ys[n,2]-ys[n,1])
    pt2.set_data([tempx],[tempy])
    k_text.set_text(texttemplate % ts[n])
    return trace0, trace1, trace2, pt0, pt1, pt2, k_text
ani = animation.funcanimation(fig, animate, 
    range(n), interval=10, blit=true)
plt.show()
ani.save("3.gif")

日地火

m = [1.33e20,3.98e14,4.28e13]
x = np.array([0,1.5e11,2.28e11])
y = np.array([0.0,0,0])
u = np.array([0.0,0,0])
v = np.array([0,2.88e4,2.4e4])
### 由于火星离地球很远，所以不必再改变尺度
def animate(n):
    trace0.set_data(xs[:n,0],ys[:n,0])
    trace1.set_data(xs[:n,1],ys[:n,1])
    trace2.set_data(xs[:n,2],ys[:n,2])
    pt0.set_data([xs[n,0]],[ys[n,0]])
    pt1.set_data([xs[n,1]],[ys[n,1]])
    pt2.set_data([xs[n,2]],[ys[n,2]])
    k_text.set_text(texttemplate % ts[n])
    return trace0, trace1, trace2, pt0, pt1, pt2, k_text

得到

这个运动要比月球的运动简单得多——前提是开上帝视角，俯瞰太阳系。如果站在地球上观测火星的运动，那么这个运动可能相当带感

所以这都能找到规律，托勒密那帮人也真够有才的。

太阳系

由于太阳和其他星体之间的质量相差悬殊，所以太阳系内的多体运动，都将退化为二体问题，甚至如果把太阳当作不动点，那就成了单体问题了。

尽管如此，我们还是尽可能地模仿一下太阳系的运动情况

	质量	半长轴(au)	平均速度(km/s)
水星	0.055	0.387	47.89
金星	0.815	0.723	35.03
地球	1	1	29.79
火星	0.107	1.524	24.13
木星	317.8	5.203	13.06
土星	95.16	9.537	9.64
天王星	14.54	19.19	6.81
海王星	17.14	30.07	5.43
冥王星

除了水星偏心率为0.2，对黄道面倾斜为7°之外，其余行星的偏心率皆小于0.1，且对黄道面倾斜普遍小于4°。由于水星的轨道太小，偏不偏心其实都不太看得出来，所以就当它是正圆也无所谓了，最后得图

au,g,re,me = 1.48e11,6.67e-11,1.48e11,5.965e24
m = np.array([3.32e5,0.055,0.815,1,
              0.107,317.8,95.16,14.54,17.14])*me*6.67e-11
r = np.array([0,0.387,0.723,1,1.524,5.203,
              9.537,19.19,30.7])*re
theta = np.random.rand(9)*np.pi*2
x = r*np.cos(theta)
y = r*np.sin(theta)
v = np.array([0,47.89,35.03,29.79,
              24.13,13.06,9.64,6.81,5.43])*1000
u = -v*np.sin(theta)
v = v*np.cos(theta)
name = "solar.gif"
fig = plt.figure(figsize=(10,10))
ax = fig.add_subplot(xlim=(-31*re,31*re),ylim=(-31*re,31*re))
ax.grid()
traces = [ax.plot([],[],'-', lw=0.5)[0] for _ in range(9)]
pts = [ax.plot([],[],marker='o')[0] for _ in range(9)]
k_text = ax.text(0.05,0.85,'',transform=ax.transaxes)
texttemplate = 't = %.3f days\n'
n = 500
dt = 3600*50
ts =  np.arange(0,n*dt,dt)
xs,ys = [],[]
for _ in ts:
    x_ij = (x-x.reshape(len(m),1))
    y_ij = (y-y.reshape(len(m),1))
    r_ij = np.sqrt(x_ij**2+y_ij**2)
    for i in range(len(m)):
        for j in range(len(m)):
            if i!=j :
                u[i] += (m[j]*x_ij[i,j]*dt/r_ij[i,j]**3)
                v[i] += (m[j]*y_ij[i,j]*dt/r_ij[i,j]**3)
    x += u*dt
    y += v*dt
    xs.append(x.tolist())
    ys.append(y.tolist())
xs = np.array(xs)
ys = np.array(ys)
def animate(n):
    for i in range(9):
        traces[i].set_data(xs[:n,i],ys[:n,i])
        pts[i].set_data(xs[n,i],ys[n,i])
    k_text.set_text(texttemplate % (ts[n]/3600/24))
    return traces+pts+[k_text]
ani = animation.funcanimation(fig, animate, 
    range(n), interval=10, blit=true)
plt.show()
ani.save(name)

由于外圈的行星轨道又长速度又慢，而内层的刚好相反，所以这个图很难兼顾，观感上也不太好看。

如果只画出木星之前的星体，顺便加上小行星带，可能会好一些。

通过这个图就能看出来，有一颗小行星被木星弹了过来，直冲冲地向地球赶来，幸好又被太阳弹了出去，可见小行星还是挺危险的，好在这只是个假想图。