["   \n  \n ਕਿੰਨਾ ਚੰਗਾ ਹੈ ਕੋਡਃ \\numpy ਨੂੰ np ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਸੰਕੇਤ ਕਰੋ matplotlib.pyplot ਨੂੰ plt\\n\\n #ਪੈਰਾਮੀਟ੍ਰੋਸ ਡੇਲ ਮਾਡਲ\\n #ਮੇਸ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਸੰਕੇਤ ਕਰੋ; Qe; Qs\\ntabla _ q= ['ਐਨੀਰੋ', 6,0], \\n ['ਫਰਵਰੀਰੋ', 9,0], \\n ['ਮਾਰਜ਼ੋ', 12,12], \\n ['ਅਬਰਿਲ', 15,15], \\n ['ਮੇਯੋ', 19,19], \\n ['ਜੂਨੀਓ', 25,44], \\n ['ਜੂਲੀਓ', 25,34], \\n['ਐਗੋਸਟੋ', 18,18], \\n ['ਸੈਪਟੀਮਬਰ', 14,14], \\n ['ਅਕਤੂਬਰ', 10,10], \\n ['ਨੋਵੀਮਬਰ', 7,0], \\n ['ਡਿਸੀਮਬਰ', 6,0]] \\n #ਵੋਲੂਮੇਨ ਲਗੂਨਾ; ਕੋਟਾਆਈ. ਜੀ. ਐਨ. \\ntabla _ v = [[0,74], \\n [66,76], \\n [481,78], \\n [948,80]] \\n\\n #ਅਜਸਟੇ ਪੈਰਾ ਮੋਸਟਰਾਰ ਸੋਲੋ ਲਾਸ ਪ੍ਰਾਈਮਰਸ 3 ਲੈਟਰਸ ਡੇਲ ਮੇਸ\\ਨਮੇਸਿਸ = [ਮੇਸ [0] [: 3] ਲਈ([[0,74], [66,76], [481,78], [948,80]])cota\\nvolumen = tabla _ v [:, 0] \\ncota = tabla _ v [:, 1] \\n\\n #ਅਜਸਟੇ ਕੋਨ ਪੋਲੀਨੋਮੀਓ ਡੀ ਗਰੇਡੋ 3\\ncoeficientes _ grado3 = np.polyfit (ਕੋਟਾ, ਵਾਲੀਅਮ,3) \\npolinomio _ grado3 = np.poly1d (ਕੋਫਿਸਿਏਂਟਸ _ ਗਰਾਡੋ3) \\n\\n #ਕਾਂਸਟੇਨਟਸ\\nk _ bd0 = 0.1 #ਕੋਫਿਸਿਏਂਟ ਡੀ ਬਾਇਓਡੀਗ੍ਰੇਡੇਸ਼ਨ ਡੀ ਲਾ ਮੈਟੀਰੀਆ ਆਰਗੇਨੀਕਾਡਿਸਯੂਲੈਟਾ \\nk _ a = 0.01 #ਕੋਫਿਸੈਂਟ ਡੀ ਟ੍ਰਾਂਸਫਰੈਂਸੀਆ ਡੀ ਆਕਸੀਜੀਨੋ \\nk _ o2 = 1.4 #ਕੋਫਿਸੈਂਟ ਡੀ ਟ੍ਰਾਂਸਫਰੈਂਸੀਆ ਡੀ ਆਕਸੀਜੀਨੋ \\nDBO _ e = 20 #ਕੇਂਦਰਿਤ ਡੀਡੀ. ਬੀ. ਓ. ਐੱਨ. ਐੱਲ. ਫਲੂਜੋ ਡੀ ਇੰਗਰੇਸੋ \\ਨ. ਓ. ਡੀ. ਈ. = 2 #ਓ. ਡੀ. ਐੱਨ. ਐੱਲ. ਫਲੂਜੋ ਡੀ ਇੰਗਰੇਸੋ \\ਨ. ਓ. ਡੀ. ਐੱਸ. = 9 #ਓ. ਡੀ. ਐੱਨ. ਐੱਲ. ਐੱਸ. ਐੱਸ. ਐੱਸ. ਐੱਸ. ਐੱਸ. ਐੱਸ. ਐੱਸ. ਐੱਸ. ਐੱਸ. ਐੱਸ. ਐੱਸ. ਐੱਸ. ਐੱਸ. ਐੱਸ. ਐੱਸ. ਐੱਸ. ਐੱਸ. ਐੱਸ. ਐੱਸ. ਐੱਸ. ਐੱਸ. ਐੱਸ. ਐੱਸ. ਐੱਸ. ਐੱਸ. ਐੱਸ. ਐੱਸ. ਐੱਸ. ਐੱਸ. ਐੱਸ.ਵੈਕਟਰਸ ਡੀ ਇੰਟਰੈਡਾ ਵਾਈ ਸਲੀਡਾ \\nQ _ e = np.array ([q [1] ਲਈ q ਤਬਲਾ _ q ਵਿੱਚ]) \\nQ _ s = np.array ([q [2] ਲਈ q ਤਬਲਾ _ q ਵਿੱਚ]) \\n\\n #ਵੈਲੋਰਸ ਇਨੀਸ਼ੀਅਲਸ \\ncota0 = 77 +1 * (0 + 1) \\nVcota0 = ਪੋਲੀਨੋਮੀਓ _ ਗਰਾਡੋ3 (ਕੋਟਾ0) \\nV _ n = Vcota0\\n #1er ਗਰਾਡੋ\\nU _ n _ DBO = 0.25 #0 #0.25 \\nU _ n _ OD = 7 #0 #7 \\nU _ e _ DBO =DBO _ e\\nU _ e _ OD = OD _ e\\nC _ e _ DBO = DBO _ e\\nC _ e _ OD = OD _ e\\n\\n #2ਡੋ ਗਰੇਡੋ \\nC _ n _ OD = 0\\nC _ n _ DBO = 0\\n\\n #ਗਾਰਡੋ ਡੈਟੋਸ ਪੈਰਾ ਗ੍ਰੈਫਿਕੋਸ \\nV _ ਸੂਚੀ =[V _ n] \\nUn _ DBO1 _ ਸੂਚੀ = [0] \\nUn _ OD1 _ ਸੂਚੀ = [0] \\nCn _ DBO2 _ ਸੂਚੀ = [0] \\nCn _ OD2 _ ਸੂਚੀ = [0] \\n\\ndt = 1 #ਪਾਸੋ ਡੀ ਟਿੰਪੋ \\nh _ ਕੁੱਲ = 365 #ਟਿੰਪੋ ਕੁੱਲ \\nt =np.arange (0, h _ ਟੋਟਲ, dt) #ਵੈਕਟਰ ਡੀ ਟਾਇਮਪੋ\\n\\nਮੇਸ = 0\\n ਫਾਰ h _ i ਰੇਂਜ ਵਿੱਚ (dt, h _ ਟੋਟਲ): \\n '-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- -Q _ s [mes] \\n\\n #1 ਡਾਇਆ = 86400 ਸੇਗ\\nh = h _ i * 86400 \\n\\n V _ n _ mas _ 1 = V _ n + h * (Qe-Qs) \\n V_list.append (V _ n _ mas _ 1) \\n\\n #ਇਕੁਏਸ਼ਿਓਨਸ ਡੀ ਆਰਡਨ 1\\n #ਡੀ. ਬੀ. ਓ. 1ਅਰ ਆਰਡਨ #ਯੂ. ਈ. = ਡੀ. ਬੀ. ਓ. ਈ. #ਓ. ਡੀ. ਈ. = ਯੂ. ਐੱਨ. ਡੀ. ਬੀ. ਓ. \\ਨ ਯੂ. ਐੱਨ. ਮਾਸ. 1 ਡੀ. ਬੀ. ਓ. 1 = ਯੂ. ਐੱਨ. ਡੀ. ਬੀ. ਓ. + ਐੱਚ * ((ਕਿਊ. ਈ. * ਯੂ. ਈ. ਡੀ. ਬੀ. ਓ.-ਕਿਊ. ਐੱਸ. * ਯੂ. ਐੱਨ. ਡੀ. ਬੀ. ਓ.) * 1/ਵੀ. ਐੱਨ.-ਕੇ. ਬੀ. ", 'ਕਿੰਨਾ ਚੰਗਾ ਹੈ ਕੋਡਃ ਇੰਪੋਰਟ ਨੰਪੀ ਨੂੰ ਐੱਨ. ਪੀ. ਇੰਪੋਰਟ matplotlib.pyplot ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ plt #ਪੈਰਾਮੈਟ੍ਰੋਸ ਡੇਲ ਮਾਡਲ #ਮੇਸ; ਕਿਊ. ਈ.; ਕਿਊ. ਐੱਸ. ਤਬਲਾ _ ਕਿਊ =[[\'ਐਨੀਰੋ\', 6,0], [\'ਫਰਵਰੀਰੋ\', 9,0], [\'ਮਾਰਜ਼ੋ\', 12,12], [\'ਅਬਰਿਲ\', 15,15], [\'ਮੇਯੋ\', 19,19], [\'ਜੂਨੀਓ\', 25,44], [\'ਜੂਲੀਓ\', 25,34], [\'ਅਗੋਸਟੋ\', 18,18],[\'ਸੈਪਟੀਮਬਰ\', 14,14], [\'ਅਕਤੂਬਰ\', 10,10], [\'ਨੋਵੀਮਬਰ\', 7,0], [\'ਡਿਸੀਮਬਰ\', 6,0]] #ਵੋਲੂਮੇਨ ਲਗੂਨਾ; ਕੋਟਾ ਆਈ. ਜੀ. ਐਨ. ਤਬਲਾ _ ਵੀ = [[0,74], [66,76], [481,78], [948,80] #ਅਜੁਸਤੇ ਪੈਰਾ ਮੋਸਟਰਾਰ ਸੋਲੋ ਲਾਸ ਪ੍ਰਾਈਮਰਸ 3 ਲੈਟਰਸ ਡੇਲ ਮੇਸ ਮੇਸ = [ਮੇਸ [0] [: 3] ਤਬਲਾ _ ਕਿਊ ਵਿੱਚ ਮੇਸ ਲਈ #ਦਤੋਸ ਡੇ ਲਾ ਤਬਲਾ ਤਬਲਾ _ ਵੀ =np.array ([[0,74], [66,76], [481,78], [948,80]]) #ਐਕਸਟਰੈਕਸੀਅਨ ਡੀ ਲੌਸ ਵੈਲੋਰਸ ਡੀ ਵੋਲੂਮੇਨ ਵਾਈ ਕੋਟਾ ਵੋਲੂਮੇਨ = ਤਬਲਾ _ ਵੀ [:, 0] ਕੋਟਾ = ਤਬਲਾ _ ਵੀ [:, 1] #ਅਜਸਟੇ ਕੋਨ ਪੋਲੀਨੋਮੀਓ ਡੀ ਗਰਾਡੋ 3 ਕੋਫਿਸਿਏਂਟਸ _ ਗਰਾਡੋ 3 = np.polyfit (ਕੋਟਾ, ਵੋਲੂਮੇਨ, 3) ਪੋਲੀਨੋਮੀਓ _ ਗਰਾਡੋ 3 = np.poly1d (ਕੋਫਿਸਿਏਂਟਸ _ ਗਰਾਡੋ 3) #ਕਾਂਸਟੇਨਟਸk _ bd0 = 0.01 #ਕੋਫਿਸੈਂਟ ਡੀ ਬਾਇਓਡੀਗਰੇਡੇਸੀਅਨ ਡੀ ਲਾ ਮੈਟੀਰੀਆ ਆਰਗੇਨੀਕਾ ਡਿਸੂਏਲਟਾ k _ a = 0.01 #ਕੋਫਿਸੈਂਟ ਡੀ ਟ੍ਰਾਂਸਫਰੈਂਸੀਆ ਡੀ ਆਕਸੀਜੀਨੋ k _ o2 = 1.4 #20 #ਡੀ. ਬੀ. ਓ. ਡੀ. ਈ. ਡੀ. ਈ. ਡੀ. ਈ. ਡੀ. ਈ. ਡੀ. ਈ. ਡੀ. ਈ. ਡੀ. ਈ. ਡੀ. ਈ. ਡੀ. ਈ. ਡੀ. ਈ. ਡੀ. ਈ. ਡੀ. ਈ. ਡੀ. ਈ. ਡੀ. ਈ. ਡੀ. ਈ. ਡੀ. ਈ. ਡੀ. ਈ. ਡੀ. ਈ. ਡੀ. ਈ. ਡੀ. ਈ. ਡੀ. ਈ. ਡੀ. ਈ. ਡੀ. ਈ. ਡੀ. ਈ. ਡੀ. ਈ. ਡੀ. ਈ. ਡੀ. ਈ. ਡੀ. ਈ. ਡੀ. ਈ. ਡੀ. ਈ. ਡੀ. ਈ. ਡੀ. ਈ. ਡੀ. ਈ. ਡੀ. ਈ. ਡੀ. ਈ. ਡੀ. ਈ. ਡੀ. ਈ. ਡੀ. ਈ. ਡੀ. ਈ. ਡੀ. ਈ. ਡੀ. ਈ. ਡੀ. ਈ. ਡੀ. ਈ. ਡੀ. ਈ. ਡੀ. ਈ. ਡੀ. ਈ. ਡੀ. ਈ. ਡੀ. ਈ.OD _ s = 9 #ਕੰਸਨਟ੍ਰੇਸ਼ਨ ਡੀ OD ਐਨ ਲਾ ਸੁਪਰਫੀਸੀ ਡੀ ਲਾ ਲਗੁਨਾ #ਵੈਕਟੋਰੇਸ ਡੀ ਇੰਟਰੈਡਾ ਵਾਈ ਸਲੀਡਾ Q _ e = np.array ([q [1] ਤਬਲਾ _ q ਵਿੱਚ q ਲਈ]) Q _ s =np.array (tabla _ q ਵਿੱਚ q ਲਈ [q [2]) #ਵੈਲੋਰਸ ਇਨੀਸ਼ੀਅਲਸ ਕੋਟਾ0 = 77 + 1 * (0 + 1) Vcota0 = ਪੋਲੀਨੋਮੀਓ _ ਗਰਾਡੋ3 (ਕੋਟਾ0) V _ n = Vcota0 #1er ਗਰਾਡੋ U _ n _ DBO =25 #0 #0.25 U _ n _ OD = 7 #0 #7 U _ e _ DBO = DBO _ e U _ e _ OD = OD _ e C _ e _ DBO = DBO _ e C _ e _ OD = OD _ e #2ਡੋ ਗਰੇਡੋ C _ n _ OD = 0 C _ n _ DBO = 0 #ਗਾਰਡੋ ਡੈਟੋਸ ਪੈਰਾਗਰਾਫਿਕੋਸ V _ ਸੂਚੀ = [V _ n] Un _ DBO1 _ ਸੂਚੀ = [0] Un _ OD1 _ ਸੂਚੀ = [0] Cn _ DBO2 _ ਸੂਚੀ = [0] Cn _ OD2 _ ਸੂਚੀ = [0] dt = 1 #ਪਾਸੋ ਡੀ ਟਿੰਪੋ ਐਚ _ ਕੁੱਲ = 365 #ਟਿੰਪੋ ਕੁੱਲਟੀ = np.arange (0, ਐਚ _ ਕੁੱਲ, ਡੀਟੀ) #ਵੈਕਟਰ ਡੀ ਟਿੰਪੋ ਮੇਸ = 0 ਰੇਂਜ ਵਿੱਚ ਐਚ _ ਆਈ ਲਈ (ਡੀਟੀ, ਐਚ _ ਕੁੱਲ): "\'-----------------------------ਪੁੰਟੋ ਸੀ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------Q _ s [mes] #1 ਡਾਇਆ = 86400 ਸੇਗ h = h _ i * 86400 V _ n _ mas _ 1 = V _ n + h * (Qe-Qs) V_list.append (V _ n _ mas _ 1) #ਇਕੁਏਸ਼ਿਓਨਸ ਡੀ ਆਰਡਨ 1 #DBO 1er ਆਰਡਨ #U _ E= ਡੀ. ਬੀ. ਓ. ਈ. #ਓ. ਡੀ. ਈ. = ਯੂ. ਐੱਨ. ਡੀ. ਬੀ. ਓ. ਯੂ. ਐੱਨ. ਮਾਸ. 1. ਡੀ. ਬੀ. ਓ. 1 = ਯੂ. ਐੱਨ. ਡੀ. ਬੀ. ਓ. + ਐੱਚ. * ((ਕਿਊ. ਈ. * ਯੂ. ਈ. ਡੀ. ਬੀ. ਓ.-ਕਿਊ. ਐੱਸ. * ਯੂ. ਐੱਨ. ਡੀ. ਬੀ. ਓ.) * 1/ਵੀ. ਐੱਨ.-ਕੇ. ਬੀ.', ' ਕਿੰਨਾ ਚੰਗਾ ਹੈ ਕੋਡਃ \\numpy ਨੂੰ np ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਸੰਕੇਤ ਕਰੋ matplotlib.pyplot ਨੂੰ plt\\n\\n #ਪੈਰਾਮੀਟ੍ਰੋਸ ਡੇਲ ਮਾਡਲ\\n #ਮੇਸ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਸੰਕੇਤ ਕਰੋ; Qe; Qs\\ntabla _ q= [\'ਐਨੀਰੋ\', 6,0], \\n [\'ਫਰਵਰੀਰੋ\', 9,0], \\n [\'ਮਾਰਜ਼ੋ\', 12,12], \\n [\'ਅਬਰਿਲ\', 15,15], \\n [\'ਮੇਯੋ\', 19,19], \\n [\'ਜੂਨੀਓ\', 25,44], \\n [\'ਜੂਲੀਓ\', 25,34], \\n[\'ਐਗੋਸਟੋ\', 18,18], \\n [\'ਸੈਪਟੀਮਬਰ\', 14,14], \\n [\'ਅਕਤੂਬਰ\', 10,10], \\n [\'ਨੋਵੀਮਬਰ\', 7,0], \\n [\'ਡਿਸੀਮਬਰ\', 6,0]] \\n #ਵੋਲੂਮੇਨ ਲਗੂਨਾ; ਕੋਟਾਆਈ. ਜੀ. ਐਨ. \\ntabla _ v = [[0,74], \\n [66,76], \\n [481,78], \\n [948,80]] \\n\\n #ਅਜਸਟੇ ਪੈਰਾ ਮੋਸਟਰਾਰ ਸੋਲੋ ਲਾਸ ਪ੍ਰਾਈਮਰਸ 3 ਲੈਟਰਸ ਡੇਲ ਮੇਸ\\ਨਮੇਸਿਸ = [ਮੇਸ [0] [: 3] ਲਈ([[0,74], [66,76], [481,78], [948,80]])cota\\nvolumen = tabla _ v [:, 0] \\ncota = tabla _ v [:, 1] \\n\\n #ਅਜਸਟੇ ਕੋਨ ਪੋਲੀਨੋਮੀਓ ਡੀ ਗਰੇਡੋ 3\\ncoeficientes _ grado3 = np.polyfit (ਕੋਟਾ, ਵਾਲੀਅਮ,3) \\npolinomio _ grado3 = np.poly1d (ਕੋਫਿਸਿਏਂਟਸ _ ਗਰਾਡੋ3) \\n\\n #ਕਾਂਸਟੇਨਟਸ\\nk _ bd0 = 0.1 #ਕੋਫਿਸਿਏਂਟ ਡੀ ਬਾਇਓਡੀਗ੍ਰੇਡੇਸ਼ਨ ਡੀ ਲਾ ਮੈਟੀਰੀਆ ਆਰਗੇਨੀਕਾਡਿਸਯੂਲੈਟਾ \\nk _ a = 0.01 #ਕੋਫਿਸੈਂਟ ਡੀ ਟ੍ਰਾਂਸਫਰੈਂਸੀਆ ਡੀ ਆਕਸੀਜੀਨੋ \\nk _ o2 = 1.4 #ਕੋਫਿਸੈਂਟ ਡੀ ਟ੍ਰਾਂਸਫਰੈਂਸੀਆ ਡੀ ਆਕਸੀਜੀਨੋ \\nDBO _ e = 20 #ਕੇਂਦਰਿਤ ਡੀਡੀ. ਬੀ. ਓ. ਐੱਨ. ਐੱਲ. ਫਲੂਜੋ ਡੀ ਇੰਗਰੇਸੋ \\ਨ. ਓ. ਡੀ. ਈ. = 2 #ਓ. ਡੀ. ਐੱਨ. ਐੱਲ. ਫਲੂਜੋ ਡੀ ਇੰਗਰੇਸੋ \\ਨ. ਓ. ਡੀ. ਐੱਸ. = 9 #ਓ. ਡੀ. ਐੱਨ. ਐੱਲ. ਐੱਸ. ਐੱਸ. ਐੱਸ. ਐੱਸ. ਐੱਸ. ਐੱਸ. ਐੱਸ. ਐੱਸ. ਐੱਸ. ਐੱਸ. ਐੱਸ. ਐੱਸ. ਐੱਸ. ਐੱਸ. ਐੱਸ. ਐੱਸ. ਐੱਸ. ਐੱਸ. ਐੱਸ. ਐੱਸ. ਐੱਸ. ਐੱਸ. ਐੱਸ. ਐੱਸ. ਐੱਸ. ਐੱਸ. ਐੱਸ. ਐੱਸ. ਐੱਸ. ਐੱਸ.ਵੈਕਟਰਸ ਡੀ ਇੰਟਰੈਡਾ ਵਾਈ ਸਲੀਡਾ \\nQ _ e = np.array ([q [1] ਲਈ q ਤਬਲਾ _ q ਵਿੱਚ]) \\nQ _ s = np.array ([q [2] ਲਈ q ਤਬਲਾ _ q ਵਿੱਚ]) \\n\\n #ਵੈਲੋਰਸ ਇਨੀਸ਼ੀਅਲਸ \\ncota0 = 77 +1 * (0 + 1) \\nVcota0 = ਪੋਲੀਨੋਮੀਓ _ ਗਰਾਡੋ3 (ਕੋਟਾ0) \\nV _ n = Vcota0\\n #1er ਗਰਾਡੋ\\nU _ n _ DBO = 0.25 #0 #0.25 \\nU _ n _ OD = 7 #0 #7 \\nU _ e _ DBO =DBO _ e\\nU _ e _ OD = OD _ e\\nC _ e _ DBO = DBO _ e\\nC _ e _ OD = OD _ e\\n\\n #2ਡੋ ਗਰੇਡੋ \\nC _ n _ OD = 0\\nC _ n _ DBO = 0\\n\\n #ਗਾਰਡੋ ਡੈਟੋਸ ਪੈਰਾ ਗ੍ਰੈਫਿਕੋਸ \\nV _ ਸੂਚੀ =[V _ n] \\nUn _ DBO1 _ ਸੂਚੀ = [0] \\nUn _ OD1 _ ਸੂਚੀ = [0] \\nCn _ DBO2 _ ਸੂਚੀ = [0] \\nCn _ OD2 _ ਸੂਚੀ = [0] \\n\\ndt = 1 #ਪਾਸੋ ਡੀ ਟਿੰਪੋ \\nh _ ਕੁੱਲ = 365 #ਟਿੰਪੋ ਕੁੱਲ \\nt =np.arange (0, h _ ਟੋਟਲ, dt) #ਵੈਕਟਰ ਡੀ ਟਾਇਮਪੋ\\n\\nਮੇਸ = 0\\n ਫਾਰ h _ i ਰੇਂਜ ਵਿੱਚ (dt, h _ ਟੋਟਲ): \\n \'-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- -Q _ s [mes] \\n\\n #1 ਡਾਇਆ = 86400 ਸੇਗ\\nh = h _ i * 86400 \\n\\n V _ n _ mas _ 1 = V _ n + h * (Qe-Qs) \\n V_list.append (V _ n _ mas _ 1) \\n\\n #ਇਕੁਏਸ਼ਿਓਨਸ ਡੀ ਆਰਡਨ 1\\n #DBO 1er ਆਰਡਨ #U _ E = DBO _ e #OD _ e = U _ n _ DBO\\n U _ n _ mass _ 1 _ DBO _ 1 = U _ n _ DBO + h * ((ਕਿਊ * ਯੂ _ ਈ _ ਡੀ. ਬੀ. ਓ.-ਕਿਊ. ਐੱਸ. * ਯੂ. ਐੱਨ. ਡੀ. ਬੀ. ਓ.) * 1/ਵੀ. ਐੱਨ.-ਕੇ. ਬੀ. \',\' ਐਸਟ ਕੋਡਿਗੋ ਇਸਟਾ \'ਵਾਤਾਵਰਣ ਸਬੰਧੀ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਆਰਡੀਨੈਂਸਾਂ (ਓ. ਡੀ. ਈ.) ਦੇ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ।ਐਲ ਮਾਡਲ ਯੂਟਿਲਾਈਜ਼ਾ ਲੌਸ ਪੈਰਾਮੀਟ੍ਰੋਸ ਡੀ ਲਾ ਤਬਲਾ ਵਾਈ ਲੌਸ ਵੈਲੋਰਸ ਡੀ ਇੰਟਰੈਡਾ (ਵੋਲਯੂਮੈਨ ਡੀ ਐਗੁਆ ਵਾਈ ਕੋਟਾ ਡੀ ਲਾ ਲਗੁਨਾ) ਪੈਰਾ ਕੈਲਕੂਲਰ ਲੌਸ ਵੈਲੋਰਸ ਡੀਸਾਲਦਾ (ਡੀ. ਬੀ. ਓ. ਦਾ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਓ. ਡੀ. ਅਤੇ ਫਲੂ ਦੇ ਅੰਦਰਲੇ ਹਿੱਸੇ ਅਤੇ ਸਮੁੰਦਰੀ ਝੀਲਾਂ ਦੇ ਉੱਪਰਲੇ ਹਿੱਸੇ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਣਾ)।ਕਿਹਡ਼ੀ ਚੀਜ਼ \'ਲਈ\' ਨੂੰ ਸਮਝਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਕਿਹਡ਼ੀ ਚੀਜ਼ \'ਲਈ\' ਨੂੰ ਸਮਝਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਕਿਹਡ਼ੀ ਚੀਜ਼ \'ਲਈ\' ਨੂੰ ਸਮਝਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਕਿਹਡ਼ੀ ਚੀਜ਼ \'ਲਈ\' ਨੂੰ ਸਮਝਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਕਿਹਡ਼ੀ ਚੀਜ਼ \'ਲਈ\' ਨੂੰ ਸਮਝਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਕਿਹਡ਼ੀ ਚੀਜ਼ \'ਲਈ\' ਨੂੰ ਸਮਝਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਕਿਹਡ਼ੀ ਚੀਜ਼ \'ਲਈ\' ਨੂੰ ਸਮਝਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਕਿਹਡ਼ੀ ਚੀਜ਼ \'ਲਈ\' ਨੂੰ ਸਮਝਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਕਿਹਡ਼ੀ ਚੀਜ਼ \'ਲਈ\' ਨੂੰ ਸਮਝਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਕਿਹਡ਼ੀ ਚੀਜ਼ \'ਲਈ\' ਨੂੰ ਸਮਝਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਕਿਹਡ਼ੀ ਚੀਜ਼ \'ਲਈ\' ਨੂੰ ਸਮਝਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਕਿਹਡ਼ੀ ਚੀਜ਼ \'ਲਈ\' ਨੂੰ ਸਮਝਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਕਿਹਡ਼ੀ ਚੀਜ਼ \'ਲਈ\' ਨੂੰ ਸਮਝਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਕਿਹਡ਼ੀ ਚੀਜ਼ \'ਲਈ\' ਨੂੰ ਸਮਝਦੀ ਹੈ।ਇਹ ਮਾਡਲ, ਸਲਿਡਾ ਰੀਅਲਸ ਦੇ ਪੈਰਾ ਕੈਲਕੂਲਰ ਲੋਸ ਵੈਲੋਰਸ. ਲੂਏਗੋ, ਸੇ ਗਾਰਡਨ ਲੋਸ ਵੈਲੋਰਸ ਰੀਅਲਸ ਡੀ ਸਲੀਡਾ ਐਨ ਲਿਸਟਾਸ ਪੈਰਾ ਸੁ ਪੋਸਟਰੀਅਰ ਨੁਮਾਇੰਦਗੀਇਸ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਲਈ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਾਨੂੰਨ ਬਣਾਏ ਗਏ ਹਨ।ਬਾਇਓਡੀਗਰੇਡੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਟ੍ਰਾਂਸਫਰੈਂਸੀਆ ਡੀ ਆਕਸੀਜੀਨੋ ਅਤੇ ਇੱਕ ਝੀਲ, ਅਤੇ ਗਾਰਡੰਡੋ ਲੌਸ ਵੈਲੋਰਸ ਰੀਅਲਸ ਡੀ ਸਲੀਡਾ ਪੈਰਾ ਸੁ ਪੋਸਟਰੀਅਰ ਰਿਪ੍ਰੈਜ਼ੈਂਟੇਸ਼ਨ ਐਨ ਗਰਾਫਿਕਸ।ਕਿੰਨੀ ਕੁ ਗਲਤੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ ਕਿ ਇਸ ਨੂੰ ਸਹੀ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਲਾਗੂ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾਃ np ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ numpy ਨੂੰ np ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ matplotlib.pyplot ਨੂੰ plt ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ nn ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ matplotlib.pyplot ਨੂੰ nmpy ਨੂੰ nmp ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ matplotlib.pyplot ਨੂੰ nmp ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ matplotlib.pyplot ਨੂੰ nmp ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ matplotlib.pyplot ਨੂੰ nmp ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ <ID1 ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ matplotlib.pyplot ਨੂੰ nmp ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ <ID1 ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ <ID1 ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ <ID1 ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ <ID1 ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ <ID1 ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ <ID1 ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ <ID1 ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚQe; Qs\\ntabla _ q = [[\'ਐਨੀਰੋ\', 6,0], \\n [\'ਫਰਵਰੀਰੋ\', 9,0], \\n [\'ਮਾਰਜ਼ੋ\', 12,12], \\n [\'ਅਬਰਿਲ\', 15,15], \\n [\'ਮੇਯੋ\', 19,19], \\n [\'ਜੂਨਿਓ\', 25,44], \\n[\'ਜੂਲੀਓ\', 25,34], \\n [\'ਐਗੋਸਟੋ\', 18,18], \\n [\'ਸੈਪਟੀਮਬਰ\', 14,14], \\n [\'ਅਕਤੂਬਰ\', 10,10], \\n [\'ਨੋਵੀਮਬਰ\', 7,0], \\n [\'ਡਿਸੀਮਬਰ\', 6,0]] \\n #ਵੋਲੂਮੇਨਲਗੂਨਾ; ਕੋਟਾ ਆਈ. ਜੀ. ਐਨ. \\ਨਟਾਬਲਾ _ ਵੀ = [[0,74], \\ਨ [66,76], \\ਨ [481,78], \\ਨ [948,80]] \\ਨ \\ਨ #ਅਜਸਟੇ ਪੈਰਾ ਮੋਸਟਰਾਰ ਸੋਲੋ ਲਾਸ ਪ੍ਰਾਈਮਰਸ 3 ਲੈਟਰਸ ਡੇਲ ਮੇਸ \\ਨਮੇਸਿਸ =[mes [0] [: 3] tabla _ q ਵਿੱਚ mes ਲਈ \\n\\n #Datos de la tabla\\ntabla _ v = np.array ([[0,74], [66,76], [481,78], [948,80]]) \\nਡੀ ਵੋਲਯੂਮੈਨ ਵਾਈ ਕੋਟਾ \\ਨਵੋਲਯੂਮੈਨ = ਤਬਲਾ _ ਵੀ [:, 0] \\ਨਕੋਟਾ = ਤਬਲਾ _ ਵੀ [:, 1] \\ਨ\\ਨ #ਅਜਸਟੇ ਕੋਨ ਪੋਲੀਨੋਮੀਓ ਡੀ ਗਰੇਡੋ 3\\ਨਕੋਫਿਸੈਂਟਸ _ ਗਰੇਡੋ 3 = np.polyfit (ਕੋਟਾ, ਵੋਲਯੂਮੈਨ,3) \\npolinomio _ grado3 = np.poly1d (ਕੋਫਿਸਿਏਂਟਸ _ ਗਰਾਡੋ3) \\n\\n #ਕਾਂਸਟੇਨਟਸ\\nk _ bd0 = 0.1 #ਕੋਫਿਸਿਏਂਟ ਡੀ ਬਾਇਓਡੀਗ੍ਰੇਡੇਸ਼ਨ ਡੀ ਲਾ ਮੈਟੀਰੀਆ ਆਰਗੇਨੀਕਾਡਿਸਯੂਲੈਟਾ \\nk _ a = 0.01 #ਕੋਫਿਸੈਂਟ ਡੀ ਟ੍ਰਾਂਸਫਰੈਂਸੀਆ ਡੀ ਆਕਸੀਜੀਨੋ \\nk _ o2 = 1.4 #ਕੋਫਿਸੈਂਟ ਡੀ ਟ੍ਰਾਂਸਫਰੈਂਸੀਆ ਡੀ ਆਕਸੀਜੀਨੋ \\nDBO _ e = 20 #ਕੇਂਦਰਿਤ ਡੀਡੀ. ਬੀ. ਓ. ਐੱਨ. ਐੱਲ. ਫਲੂਜੋ ਡੀ ਇੰਗਰੇਸੋ \\ਨ. ਓ. ਡੀ. ਈ. = 2 #ਓ. ਡੀ. ਐੱਨ. ਐੱਲ. ਫਲੂਜੋ ਡੀ ਇੰਗਰੇਸੋ \\ਨ. ਓ. ਡੀ. ਐੱਸ. = 9 #ਓ. ਡੀ. ਐੱਨ. ਐੱਲ. ਐੱਸ. ਐੱਸ. ਐੱਸ. ਐੱਸ. ਐੱਸ. ਐੱਸ. ਐੱਸ. ਐੱਸ. ਐੱਸ. ਐੱਸ. ਐੱਸ. ਐੱਸ. ਐੱਸ. ਐੱਸ. ਐੱਸ. ਐੱਸ. ਐੱਸ. ਐੱਸ. ਐੱਸ. ਐੱਸ. ਐੱਸ. ਐੱਸ. ਐੱਸ. ਐੱਸ. ਐੱਸ. ਐੱਸ. ਐੱਸ. ਐੱਸ. ਐੱਸ. ਐੱਸ.ਵੈਕਟਰਸ ਡੀ ਇੰਟਰੈਡਾ ਵਾਈ ਸਲੀਡਾ \\nQ _ e = np.array ([q [1] ਲਈ q ਤਬਲਾ _ q ਵਿੱਚ]) \\nQ _ s = np.array ([q [2] ਲਈ q ਤਬਲਾ _ q ਵਿੱਚ]) \\n\\n #ਵੈਲੋਰਸ ਇਨੀਸ਼ੀਅਲਸ \\ncota0 = 77 +1 * (0 + 1) \\nVcota0 = ਪੋਲੀਨੋਮੀਓ _ ਗਰਾਡੋ3 (ਕੋਟਾ0) \\nV _ n = Vcota0\\n #1er ਗਰਾਡੋ\\nU _ n _ DBO = 0.25 #0 #0.25 \\nU _ n _ OD = 7 #0 #7 \\nU _ e _ DBO =DBO _ e\\nU _ e _ OD = OD _ e\\nC _ e _ DBO = DBO _ e\\nC _ e _ OD = OD _ e\\n\\n #2ਡੋ ਗਰੇਡੋ\\nC _ n _ OD = 0\\nC _ n _ DBO = 0\\n\\n #ਗਾਰਡੋ ਡੈਟੋਸ ਪੈਰਾ ਗ੍ਰੈਫਿਕੋਸ \\nV _ ਸੂਚੀ =[V _ n] \\nUn _ DBO1 _ ਸੂਚੀ = [0] \\nUn _ OD1 _ ਸੂਚੀ = [0] \\nCn _ DBO2 _ ਸੂਚੀ = [0] \\nCn _ OD2 _ ਸੂਚੀ = [0] \\n\\ndt = 1 #ਪਾਸੋ ਡੀ ਟਿੰਪੋ \\nh _ ਕੁੱਲ = 365 #ਟਿੰਪੋ ਕੁੱਲ \\nt =np.arange (0, h _ ਟੋਟਲ, dt) #ਵੈਕਟਰ ਡੀ ਟਾਇਮਪੋ\\n\\nਮੇਸ = 0\\n ਫਾਰ h _ i ਰੇਂਜ ਵਿੱਚ (dt, h _ ਟੋਟਲ): \\n \'-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- -Q _ s [mes] \\n\\n #1 ਡਾਇਆ = 86400 ਸੇਗ\\nh = h _ i * 86400 \\n\\n V _ n _ mas _ 1 = V _ n + h * (Qe-Qs) \\n V_list.append (V _ n _ mas _ 1) \\n\\n #ਇਕੁਏਸ਼ਿਓਨਸ ਡੀ ਆਰਡਨ 1\\n #ਡੀ. ਬੀ. ਓ. 1ਅਰ ਆਰਡਨ #ਯੂ. ਈ. = ਡੀ. ਬੀ. ਓ. ਈ. #ਓ. ਡੀ. ਈ. = ਯੂ. ਐਨ. ਡੀ. ਬੀ. ਓ. \\ਨ ਯੂ. ਐਨ. ਮਾਸ 1 ਡੀ. ਬੀ. ਓ. 1 = ਯੂ. ਐਨ. ਡੀ. ਬੀ. ਓ. + ਐਚ * ((ਕਿਊ. ਈ. * ਯੂ. ਈ. ਡੀ. ਬੀ. ਓ.-ਕਿਊ. ਐੱਸ. * ਯੂ. ਐੱਨ. ਡੀ. ਬੀ. ਓ. ") ', 'ਕਿੰਨਾ ਚੰਗਾ ਹੈ ਕੋਡਃ ਇੰਪੋਰਟ ਨੰਪੀ ਨੂੰ ਐੱਨ. ਪੀ. ਇੰਪੋਰਟ matplotlib.pyplot ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ plt #ਪੈਰਾਮੈਟ੍ਰੋਸ ਡੇਲ ਮਾਡਲ #ਮੇਸ; ਕਿਊ. ਈ.; ਕਿਊ. ਐੱਸ. ਤਬਲਾ _ ਕਿਊ =[[\'ਐਨੀਰੋ\', 6,0], [\'ਫਰਵਰੀਰੋ\', 9,0], [\'ਮਾਰਜ਼ੋ\', 12,12], [\'ਅਬਰਿਲ\', 15,15], [\'ਮੇਯੋ\', 19,19], [\'ਜੂਨੀਓ\', 25,44], [\'ਜੂਲੀਓ\', 25,34], [\'ਅਗੋਸਟੋ\', 18,18],[\'ਸੈਪਟੀਮਬਰ\', 14,14], [\'ਅਕਤੂਬਰ\', 10,10], [\'ਨੋਵੀਮਬਰ\', 7,0], [\'ਡਿਸੀਮਬਰ\', 6,0]] #ਵੋਲੂਮੇਨ ਲਗੂਨਾ; ਕੋਟਾ ਆਈ. ਜੀ. ਐਨ. ਤਬਲਾ _ ਵੀ = [[0,74], [66,76], [481,78], [948,80] #ਅਜੁਸਤੇ ਪੈਰਾ ਮੋਸਟਰਾਰ ਸੋਲੋ ਲਾਸ ਪ੍ਰਾਈਮਰਸ 3 ਲੈਟਰਸ ਡੇਲ ਮੇਸ ਮੇਸ = [ਮੇਸ [0] [: 3] ਤਬਲਾ _ ਕਿਊ ਵਿੱਚ ਮੇਸ ਲਈ #ਦਤੋਸ ਡੇ ਲਾ ਤਬਲਾ ਤਬਲਾ _ ਵੀ =np.array ([[0,74], [66,76], [481,78], [948,80]]) #ਐਕਸਟਰੈਕਸੀਅਨ ਡੀ ਲੌਸ ਵੈਲੋਰਸ ਡੀ ਵੋਲੂਮੇਨ ਵਾਈ ਕੋਟਾ ਵੋਲੂਮੇਨ = ਤਬਲਾ _ ਵੀ [:, 0] ਕੋਟਾ = ਤਬਲਾ _ ਵੀ [:, 1] #ਅਜਸਟੇ ਕੋਨ ਪੋਲੀਨੋਮੀਓ ਡੀ ਗਰਾਡੋ 3 ਕੋਫਿਸਿਏਂਟਸ _ ਗਰਾਡੋ 3 = np.polyfit (ਕੋਟਾ, ਵੋਲੂਮੇਨ, 3) ਪੋਲੀਨੋਮੀਓ _ ਗਰਾਡੋ 3 = np.poly1d (ਕੋਫਿਸਿਏਂਟਸ _ ਗਰਾਡੋ 3) #ਕਾਂਸਟੇਨਟਸk _ bd0 = 0.01 #ਕੋਫਿਸੈਂਟ ਡੀ ਬਾਇਓਡੀਗਰੇਡੇਸੀਅਨ ਡੀ ਲਾ ਮੈਟੀਰੀਆ ਆਰਗੇਨੀਕਾ ਡਿਸੂਏਲਟਾ k _ a = 0.01 #ਕੋਫਿਸੈਂਟ ਡੀ ਟ੍ਰਾਂਸਫਰੈਂਸੀਆ ਡੀ ਆਕਸੀਜੀਨੋ k _ o2 = 1.4 #20 #ਡੀ. ਬੀ. ਓ. ਡੀ. ਈ. ਡੀ. ਈ. ਡੀ. ਈ. ਡੀ. ਈ. ਡੀ. ਈ. ਡੀ. ਈ. ਡੀ. ਈ. ਡੀ. ਈ. ਡੀ. ਈ. ਡੀ. ਈ. ਡੀ. ਈ. ਡੀ. ਈ. ਡੀ. ਈ. ਡੀ. ਈ. ਡੀ. ਈ. ਡੀ. ਈ. ਡੀ. ਈ. ਡੀ. ਈ. ਡੀ. ਈ. ਡੀ. ਈ. ਡੀ. ਈ. ਡੀ. ਈ. ਡੀ. ਈ. ਡੀ. ਈ. ਡੀ. ਈ. ਡੀ. ਈ. ਡੀ. ਈ. ਡੀ. ਈ. ਡੀ. ਈ. ਡੀ. ਈ. ਡੀ. ਈ. ਡੀ. ਈ. ਡੀ. ਈ. ਡੀ. ਈ. ਡੀ. ਈ. ਡੀ. ਈ. ਡੀ. ਈ. ਡੀ. ਈ. ਡੀ. ਈ. ਡੀ. ਈ. ਡੀ. ਈ. ਡੀ. ਈ. ਡੀ. ਈ. ਡੀ. ਈ. ਡੀ. ਈ. ਡੀ. ਈ. ਡੀ. ਈ. ਡੀ. ਈ.OD _ s = 9 #ਕੰਸਨਟ੍ਰੇਸ਼ਨ ਡੀ OD ਐਨ ਲਾ ਸੁਪਰਫੀਸੀ ਡੀ ਲਾ ਲਗੁਨਾ #ਵੈਕਟੋਰੇਸ ਡੀ ਇੰਟਰੈਡਾ ਵਾਈ ਸਲੀਡਾ Q _ e = np.array ([q [1] ਤਬਲਾ _ q ਵਿੱਚ q ਲਈ]) Q _ s =np.array (tabla _ q ਵਿੱਚ q ਲਈ [q [2]) #ਵੈਲੋਰਸ ਇਨੀਸ਼ੀਅਲਸ ਕੋਟਾ0 = 77 + 1 * (0 + 1) Vcota0 = ਪੋਲੀਨੋਮੀਓ _ ਗਰਾਡੋ3 (ਕੋਟਾ0) V _ n = Vcota0 #1er ਗਰਾਡੋ U _ n _ DBO =25 #0 #0.25 U _ n _ OD = 7 #0 #7 U _ e _ DBO = DBO _ e U _ e _ OD = OD _ e C _ e _ DBO = DBO _ e C _ e _ OD = OD _ e #2ਡੋ ਗਰੇਡੋ C _ n _ OD = 0 C _ n _ DBO = 0 #ਗਾਰਡੋ ਡੈਟੋਸ ਪੈਰਾਗਰਾਫਿਕੋਸ V _ ਸੂਚੀ = [V _ n] Un _ DBO1 _ ਸੂਚੀ = [0] Un _ OD1 _ ਸੂਚੀ = [0] Cn _ DBO2 _ ਸੂਚੀ = [0] Cn _ OD2 _ ਸੂਚੀ = [0] dt = 1 #ਪਾਸੋ ਡੀ ਟਿੰਪੋ ਐਚ _ ਕੁੱਲ = 365 #ਟਿੰਪੋ ਕੁੱਲਟੀ = np.arange (0, ਐਚ _ ਕੁੱਲ, ਡੀਟੀ) #ਵੈਕਟਰ ਡੀ ਟਿੰਪੋ ਮੇਸ = 0 ਰੇਂਜ ਵਿੱਚ ਐਚ _ ਆਈ ਲਈ (ਡੀਟੀ, ਐਚ _ ਕੁੱਲ): "\'-----------------------------ਪੁੰਟੋ ਸੀ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------Q _ s [mes] #1 ਡਾਇਆ = 86400 ਸੇਗ h = h _ i * 86400 V _ n _ mas _ 1 = V _ n + h * (Qe-Qs) V_list.append (V _ n _ mas _ 1) #ਇਕੁਏਸ਼ਿਓਨਸ ਡੀ ਆਰਡਨ 1 #DBO 1er ਆਰਡਨ #U _ E= ਡੀ. ਬੀ. ਓ. ਈ. #ਓ. ਡੀ. ਈ. = ਯੂ. ਐੱਨ. ਡੀ. ਬੀ. ਓ. ਯੂ. ਐੱਨ. ਮਾਸ. 1. ਡੀ. ਬੀ. ਓ. 1 = ਯੂ. ਐੱਨ. ਡੀ. ਬੀ. ਓ. + ਐੱਚ. * ((ਕਿਊ. ਈ. * ਯੂ. ਈ. ਡੀ. ਬੀ. ਓ.-ਕਿਊ. ਐੱਸ. * ਯੂ. ਐੱਨ. ਡੀ. ਬੀ. ਓ.) * 1/ਵੀ. ਐੱਨ.-ਕੇ. ਬੀ.', ' ਕਿੰਨਾ ਚੰਗਾ ਹੈ ਕੋਡਃ \\numpy ਨੂੰ np ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਸੰਕੇਤ ਕਰੋ matplotlib.pyplot ਨੂੰ plt\\n\\n #ਪੈਰਾਮੀਟ੍ਰੋਸ ਡੇਲ ਮਾਡਲ\\n #ਮੇਸ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਸੰਕੇਤ ਕਰੋ; Qe; Qs\\ntabla _ q= [\'ਐਨੀਰੋ\', 6,0], \\n [\'ਫਰਵਰੀਰੋ\', 9,0], \\n [\'ਮਾਰਜ਼ੋ\', 12,12], \\n [\'ਅਬਰਿਲ\', 15,15], \\n [\'ਮੇਯੋ\', 19,19], \\n [\'ਜੂਨੀਓ\', 25,44], \\n [\'ਜੂਲੀਓ\', 25,34], \\n[\'ਐਗੋਸਟੋ\', 18,18], \\n [\'ਸੈਪਟੀਮਬਰ\', 14,14], \\n [\'ਅਕਤੂਬਰ\', 10,10], \\n [\'ਨੋਵੀਮਬਰ\', 7,0], \\n [\'ਡਿਸੀਮਬਰ\', 6,0]] \\n #ਵੋਲੂਮੇਨ ਲਗੂਨਾ; ਕੋਟਾਆਈ. ਜੀ. ਐਨ. \\ntabla _ v = [[0,74], \\n [66,76], \\n [481,78], \\n [948,80]] \\n\\n #ਅਜਸਟੇ ਪੈਰਾ ਮੋਸਟਰਾਰ ਸੋਲੋ ਲਾਸ ਪ੍ਰਾਈਮਰਸ 3 ਲੈਟਰਸ ਡੇਲ ਮੇਸ\\ਨਮੇਸਿਸ = [ਮੇਸ [0] [: 3] ਲਈ([[0,74], [66,76], [481,78], [948,80]])cota\\nvolumen = tabla _ v [:, 0] \\ncota = tabla _ v [:, 1] \\n\\n #ਅਜਸਟੇ ਕੋਨ ਪੋਲੀਨੋਮੀਓ ਡੀ ਗਰੇਡੋ 3\\ncoeficientes _ grado3 = np.polyfit (ਕੋਟਾ, ਵਾਲੀਅਮ,3) \\npolinomio _ grado3 = np.poly1d (ਕੋਫਿਸਿਏਂਟਸ _ ਗਰਾਡੋ3) \\n\\n #ਕਾਂਸਟੇਨਟਸ\\nk _ bd0 = 0.1 #ਕੋਫਿਸਿਏਂਟ ਡੀ ਬਾਇਓਡੀਗ੍ਰੇਡੇਸ਼ਨ ਡੀ ਲਾ ਮੈਟੀਰੀਆ ਆਰਗੇਨੀਕਾਡਿਸਯੂਲੈਟਾ \\nk _ a = 0.01 #ਕੋਫਿਸੈਂਟ ਡੀ ਟ੍ਰਾਂਸਫਰੈਂਸੀਆ ਡੀ ਆਕਸੀਜੀਨੋ \\nk _ o2 = 1.4 #ਕੋਫਿਸੈਂਟ ਡੀ ਟ੍ਰਾਂਸਫਰੈਂਸੀਆ ਡੀ ਆਕਸੀਜੀਨੋ \\nDBO _ e = 20 #ਕੇਂਦਰਿਤ ਡੀਡੀ. ਬੀ. ਓ. ਐੱਨ. ਐੱਲ. ਫਲੂਜੋ ਡੀ ਇੰਗਰੇਸੋ \\ਨ. ਓ. ਡੀ. ਈ. = 2 #ਓ. ਡੀ. ਐੱਨ. ਐੱਲ. ਫਲੂਜੋ ਡੀ ਇੰਗਰੇਸੋ \\ਨ. ਓ. ਡੀ. ਐੱਸ. = 9 #ਓ. ਡੀ. ਐੱਨ. ਐੱਲ. ਐੱਸ. ਐੱਸ. ਐੱਸ. ਐੱਸ. ਐੱਸ. ਐੱਸ. ਐੱਸ. ਐੱਸ. ਐੱਸ. ਐੱਸ. ਐੱਸ. ਐੱਸ. ਐੱਸ. ਐੱਸ. ਐੱਸ. ਐੱਸ. ਐੱਸ. ਐੱਸ. ਐੱਸ. ਐੱਸ. ਐੱਸ. ਐੱਸ. ਐੱਸ. ਐੱਸ. ਐੱਸ. ਐੱਸ. ਐੱਸ. ਐੱਸ. ਐੱਸ. ਐੱਸ.ਵੈਕਟਰਸ ਡੀ ਇੰਟਰੈਡਾ ਵਾਈ ਸਲੀਡਾ \\nQ _ e = np.array ([q [1] ਲਈ q ਤਬਲਾ _ q ਵਿੱਚ]) \\nQ _ s = np.array ([q [2] ਲਈ q ਤਬਲਾ _ q ਵਿੱਚ]) \\n\\n #ਵੈਲੋਰਸ ਇਨੀਸ਼ੀਅਲਸ \\ncota0 = 77 +1 * (0 + 1) \\nVcota0 = ਪੋਲੀਨੋਮੀਓ _ ਗਰਾਡੋ3 (ਕੋਟਾ0) \\nV _ n = Vcota0\\n #1er ਗਰਾਡੋ\\nU _ n _ DBO = 0.25 #0 #0.25 \\nU _ n _ OD = 7 #0 #7 \\nU _ e _ DBO =DBO _ e\\nU _ e _ OD = OD _ e\\nC _ e _ DBO = DBO _ e\\nC _ e _ OD = OD _ e\\n\\n #2ਡੋ ਗਰੇਡੋ \\nC _ n _ OD = 0\\nC _ n _ DBO = 0\\n\\n #ਗਾਰਡੋ ਡੈਟੋਸ ਪੈਰਾ ਗ੍ਰੈਫਿਕੋਸ \\nV _ ਸੂਚੀ =[V _ n] \\nUn _ DBO1 _ ਸੂਚੀ = [0] \\nUn _ OD1 _ ਸੂਚੀ = [0] \\nCn _ DBO2 _ ਸੂਚੀ = [0] \\nCn _ OD2 _ ਸੂਚੀ = [0] \\n\\ndt = 1 #ਪਾਸੋ ਡੀ ਟਿੰਪੋ \\nh _ ਕੁੱਲ = 365 #ਟਿੰਪੋ ਕੁੱਲ \\nt =np.arange (0, h _ ਟੋਟਲ, dt) #ਵੈਕਟਰ ਡੀ ਟਾਇਮਪੋ\\n\\nਮੇਸ = 0\\n ਫਾਰ h _ i ਰੇਂਜ ਵਿੱਚ (dt, h _ ਟੋਟਲ): \\n \'-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- -Q _ s [mes] \\n\\n #1 ਡਾਇਆ = 86400 ਸੇਗ\\nh = h _ i * 86400 \\n\\n V _ n _ mas _ 1 = V _ n + h * (Qe-Qs) \\n V_list.append (V _ n _ mas _ 1) \\n\\n #ਇਕੁਏਸ਼ਿਓਨਸ ਡੀ ਆਰਡਨ 1\\n #DBO 1er ਆਰਡਨ #U _ E = DBO _ e #OD _ e = U _ n _ DBO\\n U _ n _ mass _ 1 _ DBO _ 1 = U _ n _ DBO + h * ((ਕਿਊ * ਯੂ _ ਈ _ ਡੀ. ਬੀ. ਓ.-ਕਿਊ. ਐੱਸ. * ਯੂ. ਐੱਨ. ਡੀ. ਬੀ. ਓ.) * 1/ਵੀ. ਐੱਨ.-ਕੇ. ਬੀ. \',\' ਐਸਟ ਕੋਡਿਗੋ ਇਸਟਾ \'ਵਾਤਾਵਰਣ ਸਬੰਧੀ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਆਰਡੀਨੈਂਸਾਂ (ਓ. ਡੀ. ਈ.) ਦੇ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ।ਐਲ ਮਾਡਲ ਯੂਟਿਲਾਈਜ਼ਾ ਲੌਸ ਪੈਰਾਮੀਟ੍ਰੋਸ ਡੀ ਲਾ ਤਬਲਾ ਵਾਈ ਲੌਸ ਵੈਲੋਰਸ ਡੀ ਇੰਟਰੈਡਾ (ਵੋਲਯੂਮੈਨ ਡੀ ਐਗੁਆ ਵਾਈ ਕੋਟਾ ਡੀ ਲਾ ਲਗੁਨਾ) ਪੈਰਾ ਕੈਲਕੂਲਰ ਲੌਸ ਵੈਲੋਰਸ ਡੀਸਾਲਦਾ (ਡੀ. ਬੀ. ਓ. ਦਾ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਓ. ਡੀ. ਅਤੇ ਫਲੂ ਦੇ ਅੰਦਰਲੇ ਹਿੱਸੇ ਅਤੇ ਸਮੁੰਦਰੀ ਝੀਲਾਂ ਦੇ ਉੱਪਰਲੇ ਹਿੱਸੇ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਣਾ)।ਕਿਹਡ਼ੀ ਚੀਜ਼ \'ਲਈ\' ਨੂੰ ਸਮਝਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਕਿਹਡ਼ੀ ਚੀਜ਼ \'ਲਈ\' ਨੂੰ ਸਮਝਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਕਿਹਡ਼ੀ ਚੀਜ਼ \'ਲਈ\' ਨੂੰ ਸਮਝਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਕਿਹਡ਼ੀ ਚੀਜ਼ \'ਲਈ\' ਨੂੰ ਸਮਝਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਕਿਹਡ਼ੀ ਚੀਜ਼ \'ਲਈ\' ਨੂੰ ਸਮਝਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਕਿਹਡ਼ੀ ਚੀਜ਼ \'ਲਈ\' ਨੂੰ ਸਮਝਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਕਿਹਡ਼ੀ ਚੀਜ਼ \'ਲਈ\' ਨੂੰ ਸਮਝਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਕਿਹਡ਼ੀ ਚੀਜ਼ \'ਲਈ\' ਨੂੰ ਸਮਝਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਕਿਹਡ਼ੀ ਚੀਜ਼ \'ਲਈ\' ਨੂੰ ਸਮਝਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਕਿਹਡ਼ੀ ਚੀਜ਼ \'ਲਈ\' ਨੂੰ ਸਮਝਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਕਿਹਡ਼ੀ ਚੀਜ਼ \'ਲਈ\' ਨੂੰ ਸਮਝਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਕਿਹਡ਼ੀ ਚੀਜ਼ \'ਲਈ\' ਨੂੰ ਸਮਝਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਕਿਹਡ਼ੀ ਚੀਜ਼ \'ਲਈ\' ਨੂੰ ਸਮਝਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਕਿਹਡ਼ੀ ਚੀਜ਼ \'ਲਈ\' ਨੂੰ ਸਮਝਦੀ ਹੈ।ਇਹ ਮਾਡਲ, ਸਲਿਡਾ ਰੀਅਲਸ ਦੇ ਪੈਰਾ ਕੈਲਕੂਲਰ ਲੋਸ ਵੈਲੋਰਸ. ਲੂਏਗੋ, ਸੇ ਗਾਰਡਨ ਲੋਸ ਵੈਲੋਰਸ ਰੀਅਲਸ ਡੀ ਸਲੀਡਾ ਐਨ ਲਿਸਟਾਸ ਪੈਰਾ ਸੁ ਪੋਸਟਰੀਅਰ ਨੁਮਾਇੰਦਗੀਇਸ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਲਈ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਾਨੂੰਨ ਬਣਾਏ ਗਏ ਹਨ।ਬਾਇਓਡੀਗਰੇਡੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਟ੍ਰਾਂਸਫਰੈਂਸੀਆ ਡੀ ਆਕਸੀਜੀਨੋ ਅਤੇ ਇੱਕ ਝੀਲ, ਅਤੇ ਗਾਰਡੰਡੋ ਲੌਸ ਵੈਲੋਰਸ ਰੀਅਲਸ ਡੀ ਸਲੀਡਾ ਪੈਰਾ ਸੁ ਪੋਸਟਰੀਅਰ ਰਿਪ੍ਰੈਜ਼ੈਂਟੇਸ਼ਨ ਐਨ ਗਰਾਫਿਕਸ।ਕਿੰਨੀ ਕੁ ਗਲਤੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ ਕਿ ਇਸ ਨੂੰ ਸਹੀ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਲਾਗੂ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾਃ np ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ numpy ਨੂੰ np ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ matplotlib.pyplot ਨੂੰ plt ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ nn ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ matplotlib.pyplot ਨੂੰ nmpy ਨੂੰ nmp ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ matplotlib.pyplot ਨੂੰ nmp ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ matplotlib.pyplot ਨੂੰ nmp ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ matplotlib.pyplot ਨੂੰ nmp ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ <ID1 ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ matplotlib.pyplot ਨੂੰ nmp ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ <ID1 ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ <ID1 ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ <ID1 ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ <ID1 ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ <ID1 ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ <ID1 ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ <ID1 ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚQe; Qs\\ntabla _ q = [[\'ਐਨੀਰੋ\', 6,0], \\n [\'ਫਰਵਰੀਰੋ\', 9,0], \\n [\'ਮਾਰਜ਼ੋ\', 12,12], \\n [\'ਅਬਰਿਲ\', 15,15], \\n [\'ਮੇਯੋ\', 19,19], \\n [\'ਜੂਨਿਓ\', 25,44], \\n[\'ਜੂਲੀਓ\', 25,34], \\n [\'ਐਗੋਸਟੋ\', 18,18], \\n [\'ਸੈਪਟੀਮਬਰ\', 14,14], \\n [\'ਅਕਤੂਬਰ\', 10,10], \\n [\'ਨੋਵੀਮਬਰ\', 7,0], \\n [\'ਡਿਸੀਮਬਰ\', 6,0]] \\n #ਵੋਲੂਮੇਨਲਗੂਨਾ; ਕੋਟਾ ਆਈ. ਜੀ. ਐਨ. \\ਨਟਾਬਲਾ _ ਵੀ = [[0,74], \\ਨ [66,76], \\ਨ [481,78], \\ਨ [948,80]] \\ਨ \\ਨ #ਅਜਸਟੇ ਪੈਰਾ ਮੋਸਟਰਾਰ ਸੋਲੋ ਲਾਸ ਪ੍ਰਾਈਮਰਸ 3 ਲੈਟਰਸ ਡੇਲ ਮੇਸ \\ਨਮੇਸਿਸ =[mes [0] [: 3] tabla _ q ਵਿੱਚ mes ਲਈ \\n\\n #Datos de la tabla\\ntabla _ v = np.array ([[0,74], [66,76], [481,78], [948,80]]) \\nਡੀ ਵੋਲਯੂਮੈਨ ਵਾਈ ਕੋਟਾ \\ਨਵੋਲਯੂਮੈਨ = ਤਬਲਾ _ ਵੀ [:, 0] \\ਨਕੋਟਾ = ਤਬਲਾ _ ਵੀ [:, 1] \\ਨ\\ਨ #ਅਜਸਟੇ ਕੋਨ ਪੋਲੀਨੋਮੀਓ ਡੀ ਗਰੇਡੋ 3\\ਨਕੋਫਿਸੈਂਟਸ _ ਗਰੇਡੋ 3 = np.polyfit (ਕੋਟਾ, ਵੋਲਯੂਮੈਨ,3) \\npolinomio _ grado3 = np.poly1d (ਕੋਫਿਸਿਏਂਟਸ _ ਗਰਾਡੋ3) \\n\\n #ਕਾਂਸਟੇਨਟਸ\\nk _ bd0 = 0.1 #ਕੋਫਿਸਿਏਂਟ ਡੀ ਬਾਇਓਡੀਗ੍ਰੇਡੇਸ਼ਨ ਡੀ ਲਾ ਮੈਟੀਰੀਆ ਆਰਗੇਨੀਕਾਡਿਸਯੂਲੈਟਾ \\nk _ a = 0.01 #ਕੋਫਿਸੈਂਟ ਡੀ ਟ੍ਰਾਂਸਫਰੈਂਸੀਆ ਡੀ ਆਕਸੀਜੀਨੋ \\nk _ o2 = 1.4 #ਕੋਫਿਸੈਂਟ ਡੀ ਟ੍ਰਾਂਸਫਰੈਂਸੀਆ ਡੀ ਆਕਸੀਜੀਨੋ \\nDBO _ e = 20 #ਕੇਂਦਰਿਤ ਡੀਡੀ. ਬੀ. ਓ. ਐੱਨ. ਐੱਲ. ਫਲੂਜੋ ਡੀ ਇੰਗਰੇਸੋ \\ਨ. ਓ. ਡੀ. ਈ. = 2 #ਓ. ਡੀ. ਐੱਨ. ਐੱਲ. ਫਲੂਜੋ ਡੀ ਇੰਗਰੇਸੋ \\ਨ. ਓ. ਡੀ. ਐੱਸ. = 9 #ਓ. ਡੀ. ਐੱਨ. ਐੱਲ. ਐੱਸ. ਐੱਸ. ਐੱਸ. ਐੱਸ. ਐੱਸ. ਐੱਸ. ਐੱਸ. ਐੱਸ. ਐੱਸ. ਐੱਸ. ਐੱਸ. ਐੱਸ. ਐੱਸ. ਐੱਸ. ਐੱਸ. ਐੱਸ. ਐੱਸ. ਐੱਸ. ਐੱਸ. ਐੱਸ. ਐੱਸ. ਐੱਸ. ਐੱਸ. ਐੱਸ. ਐੱਸ. ਐੱਸ. ਐੱਸ. ਐੱਸ. ਐੱਸ. ਐੱਸ.ਵੈਕਟਰਸ ਡੀ ਇੰਟਰੈਡਾ ਵਾਈ ਸਲੀਡਾ \\nQ _ e = np.array ([q [1] ਲਈ q ਤਬਲਾ _ q ਵਿੱਚ]) \\nQ _ s = np.array ([q [2] ਲਈ q ਤਬਲਾ _ q ਵਿੱਚ]) \\n\\n #ਵੈਲੋਰਸ ਇਨੀਸ਼ੀਅਲਸ \\ncota0 = 77 +1 * (0 + 1) \\nVcota0 = ਪੋਲੀਨੋਮੀਓ _ ਗਰਾਡੋ3 (ਕੋਟਾ0) \\nV _ n = Vcota0\\n #1er ਗਰਾਡੋ\\nU _ n _ DBO = 0.25 #0 #0.25 \\nU _ n _ OD = 7 #0 #7 \\nU _ e _ DBO =DBO _ e\\nU _ e _ OD = OD _ e\\nC _ e _ DBO = DBO _ e\\nC _ e _ OD = OD _ e\\n\\n #2ਡੋ ਗਰੇਡੋ\\nC _ n _ OD = 0\\nC _ n _ DBO = 0\\n\\n #ਗਾਰਡੋ ਡੈਟੋਸ ਪੈਰਾ ਗ੍ਰੈਫਿਕੋਸ \\nV _ ਸੂਚੀ =[V _ n] \\nUn _ DBO1 _ ਸੂਚੀ = [0] \\nUn _ OD1 _ ਸੂਚੀ = [0] \\nCn _ DBO2 _ ਸੂਚੀ = [0] \\nCn _ OD2 _ ਸੂਚੀ = [0] \\n\\ndt = 1 #ਪਾਸੋ ਡੀ ਟਿੰਪੋ \\nh _ ਕੁੱਲ = 365 #ਟਿੰਪੋ ਕੁੱਲ \\nt =np.arange (0, h _ ਟੋਟਲ, dt) #ਵੈਕਟਰ ਡੀ ਟਾਇਮਪੋ\\n\\nਮੇਸ = 0\\n ਫਾਰ h _ i ਰੇਂਜ ਵਿੱਚ (dt, h _ ਟੋਟਲ): \\n \'-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- -Q _ s [mes] \\n\\n #1 ਡਾਇਆ = 86400 ਸੇਗ\\nh = h _ i * 86400 \\n\\n V _ n _ mas _ 1 = V _ n + h * (Qe-Qs) \\n V_list.append (V _ n _ mas _ 1) \\n\\n #ਇਕੁਏਸ਼ਿਓਨਸ ਡੀ ਆਰਡਨ 1\\n #DBO 1er ਆਰਡਨ #U _ E = DBO _ e #OD _ e = U _ n _ DBO\\n U _ n _ mass _ 1 _ DBO _ 1 = U _ n _ DBO + h * ((ਕਿਊ * ਯੂ _ ਈ _ ਡੀ. ਬੀ. ਓ.-ਕਿਊ. ਐੱਸ. * ਯੂ. ਐੱਨ. ਡੀ. ਬੀ. ਓ. ", ਐੱਲ ਗਲਤੀ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸੰਭਾਵਤ ਹੈਇਹ ਸਿੰਟੈਕਸਿਸ ਦੀ ਇੱਕ ਗਲਤੀ ਹੈ, ਖਾਸ ਤੌਰ \'ਤੇ, ਇੱਕ ਫਾਲਟਾ ਡੀ ਪੁੰਟੋ ਵਾਈ ਕੋਮਾ ਡਿਸਪਿਊਜ਼ ਡੀ ਲਾ ਵੇਰੀਏਬਲ\' ਟੀ \'ਐਨ ਲਾ ਲੀਨੀਆ\' ਐਚ = ਐਚ\\\\ _ ਆਈ * 86400 \'.ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਾਂ ਵਿੱਚ ਗਲਤੀਆਂ ਸੰਭਵ ਹਨ।ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ, "ਇੱਕ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਸੰਕਲਪੀ ਸੰਖਿਆ ਅਤੇ ਇੱਕ ਸੰਕਲਪੀ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਵਰਤੋਂ ਇੱਕ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਵਰਤੋਂ ਇੱਕ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਵਰਤੋਂ ਇੱਕ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਵਰਤੋਂ ਇੱਕ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਵਰਤੋਂ ਇੱਕ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਵਰਤੋਂ ਇੱਕ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਵਰਤੋਂ ਇੱਕ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਵਰਤੋਂ ਇੱਕ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਵਰਤੋਂ ਇੱਕ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਵਰਤੋਂ ਇੱਕ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਵਰਤੋਂ ਇੱਕ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਵਰਤੋਂ ਇੱਕ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਵਰਤੋਂ ਇੱਕ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਵਰਤੋਂ ਇੱਕ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਵਰਤੋਂ ਇੱਕ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲਸਮੁੰਦਰੀ ਨਦੀਆਂ ਅਤੇ ਝੀਲਾਂ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਦੂਰੀ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧ ਕਰੋ ਅਤੇ ਸਮੁੰਦਰੀ ਨਦੀਆਂ ਨੂੰ ਸਮੁੰਦਰੀ ਨਦੀਆਂ ਅਤੇ ਝੀਲਾਂ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰਲੇ ਹਿੱਸੇ ਨੂੰ ਸਮੁੰਦਰੀ ਨਦੀਆਂ ਅਤੇ ਝੀਲਾਂ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰਲੇ ਹਿੱਸੇ ਨੂੰ ਸਮੁੰਦਰੀ ਨਦੀਆਂ ਅਤੇ ਝੀਲਾਂ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰਲੇ ਹਿੱਸੇ ਨੂੰ ਸਮੁੰਦਰੀ ਨਦੀਆਂ ਅਤੇ ਝੀਲਾਂ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰਲੇ ਹਿੱਸੇ ਨੂੰ ਸਮੁੰਦਰੀ ਨਦੀਆਂ ਅਤੇ ਝੀਲਾਂ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰਲੇ ਹਿੱਸੇ ਨੂੰ ਸਮੁੰਦਰੀ ਨਦੀਆਂ ਅਤੇ ਝੀਲਾਂ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰਲੇ ਹਿੱਸੇ ਨੂੰ ਸਮੁੰਦਰੀ ਨਦੀਆਂ ਅਤੇ ਝੀਲਾਂ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰਲੇ ਹਿੱਸੇ ਨੂੰ ਸਮੁੰਦਰੀ ਨਦੀਆਂ ਅਤੇ ਝੀਲਾਂ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰਲੇ ਹਿੱਸੇ ਨੂੰ ਸਮੁੰਦਰੀ ਨਦੀਆਂ ਨੂੰ ਸਮੁੰਦਰੀ ਨਦੀਆਂ ਨੂੰ ਸਮੁੰਦਰੀ ਨਦੀਆਂ ਨੂੰ ਸਮੁੰਦਰੀ ਨਦੀਆਂ ਨੂੰ ਸਮੁੰਦਰੀ ਨਦੀਆਂ ਨੂੰ ਸਮੁੰਦਰੀ ਨਦੀਆਂ ਦੇ ਸਮੁੰਦਰੀ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚਚਿੱਤਰਕਾਰੀ ਓ ਡੀ ਵਾਈ ਡੀ ਬੀ ਓ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ \\ਨੇਨ ਲਾ ਲਗੁਨਾ? \'] ', 'ਕਿੰਨਾ ਚੰਗਾ ਹੈ ਕੋਡਃ ਇੰਪੋਰਟ ਨੰਪੀ ਨੂੰ ਐੱਨ. ਪੀ. ਇੰਪੋਰਟ matplotlib.pyplot ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ plt #ਪੈਰਾਮੈਟ੍ਰੋਸ ਡੇਲ ਮਾਡਲ #ਮੇਸ; ਕਿਊ. ਈ.; ਕਿਊ. ਐੱਸ. ਤਬਲਾ _ ਕਿਊ =[[\'ਐਨੀਰੋ\', 6,0], [\'ਫਰਵਰੀਰੋ\', 9,0], [\'ਮਾਰਜ਼ੋ\', 12,12], [\'ਅਬਰਿਲ\', 15,15], [\'ਮੇਯੋ\', 19,19], [\'ਜੂਨੀਓ\', 25,44], [\'ਜੂਲੀਓ\', 25,34], [\'ਅਗੋਸਟੋ\', 18,18],[\'ਸੈਪਟੀਮਬਰ\', 14,14], [\'ਅਕਤੂਬਰ\', 10,10], [\'ਨੋਵੀਮਬਰ\', 7,0], [\'ਡਿਸੀਮਬਰ\', 6,0]] #ਵੋਲੂਮੇਨ ਲਗੂਨਾ; ਕੋਟਾ ਆਈ. ਜੀ. ਐਨ. ਤਬਲਾ _ ਵੀ = [[0,74], [66,76], [481,78], [948,80] #ਅਜੁਸਤੇ ਪੈਰਾ ਮੋਸਟਰਾਰ ਸੋਲੋ ਲਾਸ ਪ੍ਰਾਈਮਰਸ 3 ਲੈਟਰਸ ਡੇਲ ਮੇਸ ਮੇਸ = [ਮੇਸ [0] [: 3] ਤਬਲਾ _ ਕਿਊ ਵਿੱਚ ਮੇਸ ਲਈ #ਦਤੋਸ ਡੇ ਲਾ ਤਬਲਾ ਤਬਲਾ _ ਵੀ =np.array ([[0,74], [66,76], [481,78], [948,80]]) #ਐਕਸਟਰੈਕਸੀਅਨ ਡੀ ਲੌਸ ਵੈਲੋਰਸ ਡੀ ਵੋਲੂਮੇਨ ਵਾਈ ਕੋਟਾ ਵੋਲੂਮੇਨ = ਤਬਲਾ _ ਵੀ [:, 0] ਕੋਟਾ = ਤਬਲਾ _ ਵੀ [:, 1] #ਅਜਸਟੇ ਕੋਨ ਪੋਲੀਨੋਮੀਓ ਡੀ ਗਰਾਡੋ 3 ਕੋਫਿਸਿਏਂਟਸ _ ਗਰਾਡੋ 3 = np.polyfit (ਕੋਟਾ, ਵੋਲੂਮੇਨ, 3) ਪੋਲੀਨੋਮੀਓ _ ਗਰਾਡੋ 3 = np.poly1d (ਕੋਫਿਸਿਏਂਟਸ _ ਗਰਾਡੋ 3) #ਕਾਂਸਟੇਨਟਸk _ bd0 = 0.01 #ਕੋਫਿਸੈਂਟ ਡੀ ਬਾਇਓਡੀਗਰੇਡੇਸੀਅਨ ਡੀ ਲਾ ਮੈਟੀਰੀਆ ਆਰਗੇਨੀਕਾ ਡਿਸੂਏਲਟਾ k _ a = 0.01 #ਕੋਫਿਸੈਂਟ ਡੀ ਟ੍ਰਾਂਸਫਰੈਂਸੀਆ ਡੀ ਆਕਸੀਜੀਨੋ k _ o2 = 1.4 #20 #ਡੀ. ਬੀ. ਓ. ਡੀ. ਈ. ਡੀ. ਈ. ਡੀ. ਈ. ਡੀ. ਈ. ਡੀ. ਈ. ਡੀ. ਈ. ਡੀ. ਈ. ਡੀ. ਈ. ਡੀ. ਈ. ਡੀ. ਈ. ਡੀ. ਈ. ਡੀ. ਈ. ਡੀ. ਈ. ਡੀ. ਈ. ਡੀ. ਈ. ਡੀ. ਈ. ਡੀ. ਈ. ਡੀ. ਈ. ਡੀ. ਈ. ਡੀ. ਈ. ਡੀ. ਈ. ਡੀ. ਈ. ਡੀ. ਈ. ਡੀ. ਈ. ਡੀ. ਈ. ਡੀ. ਈ. ਡੀ. ਈ. ਡੀ. ਈ. ਡੀ. ਈ. ਡੀ. ਈ. ਡੀ. ਈ. ਡੀ. ਈ. ਡੀ. ਈ. ਡੀ. ਈ. ਡੀ. ਈ. ਡੀ. ਈ. ਡੀ. ਈ. ਡੀ. ਈ. ਡੀ. ਈ. ਡੀ. ਈ. ਡੀ. ਈ. ਡੀ. ਈ. ਡੀ. ਈ. ਡੀ. ਈ. ਡੀ. ਈ. ਡੀ. ਈ. ਡੀ. ਈ. ਡੀ. ਈ.OD _ s = 9 #ਕੰਸਨਟ੍ਰੇਸ਼ਨ ਡੀ OD ਐਨ ਲਾ ਸੁਪਰਫੀਸੀ ਡੀ ਲਾ ਲਗੁਨਾ #ਵੈਕਟੋਰੇਸ ਡੀ ਇੰਟਰੈਡਾ ਵਾਈ ਸਲੀਡਾ Q _ e = np.array ([q [1] ਤਬਲਾ _ q ਵਿੱਚ q ਲਈ]) Q _ s =np.array (tabla _ q ਵਿੱਚ q ਲਈ [q [2]) #ਵੈਲੋਰਸ ਇਨੀਸ਼ੀਅਲਸ ਕੋਟਾ0 = 77 + 1 * (0 + 1) Vcota0 = ਪੋਲੀਨੋਮੀਓ _ ਗਰਾਡੋ3 (ਕੋਟਾ0) V _ n = Vcota0 #1er ਗਰਾਡੋ U _ n _ DBO =25 #0 #0.25 U _ n _ OD = 7 #0 #7 U _ e _ DBO = DBO _ e U _ e _ OD = OD _ e C _ e _ DBO = DBO _ e C _ e _ OD = OD _ e #2ਡੋ ਗਰੇਡੋ C _ n _ OD = 0 C _ n _ DBO = 0 #ਗਾਰਡੋ ਡੈਟੋਸ ਪੈਰਾਗਰਾਫਿਕੋਸ V _ ਸੂਚੀ = [V _ n] Un _ DBO1 _ ਸੂਚੀ = [0] Un _ OD1 _ ਸੂਚੀ = [0] Cn _ DBO2 _ ਸੂਚੀ = [0] Cn _ OD2 _ ਸੂਚੀ = [0] dt = 1 #ਪਾਸੋ ਡੀ ਟਿੰਪੋ ਐਚ _ ਕੁੱਲ = 365 #ਟਿੰਪੋ ਕੁੱਲਟੀ = np.arange (0, ਐਚ _ ਕੁੱਲ, ਡੀਟੀ) #ਵੈਕਟਰ ਡੀ ਟਿੰਪੋ ਮੇਸ = 0 ਰੇਂਜ ਵਿੱਚ ਐਚ _ ਆਈ ਲਈ (ਡੀਟੀ, ਐਚ _ ਕੁੱਲ): "\'-----------------------------ਪੁੰਟੋ ਸੀ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------Q _ s [mes] #1 ਡਾਇਆ = 86400 ਸੇਗ h = h _ i * 86400 V _ n _ mas _ 1 = V _ n + h * (Qe-Qs) V_list.append (V _ n _ mas _ 1) #ਇਕੁਏਸ਼ਿਓਨਸ ਡੀ ਆਰਡਨ 1 #DBO 1er ਆਰਡਨ #U _ E= ਡੀ. ਬੀ. ਓ. ਈ. #ਓ. ਡੀ. ਈ. = ਯੂ. ਐੱਨ. ਡੀ. ਬੀ. ਓ. ਯੂ. ਐੱਨ. ਮਾਸ. 1. ਡੀ. ਬੀ. ਓ. 1 = ਯੂ. ਐੱਨ. ਡੀ. ਬੀ. ਓ. + ਐੱਚ. * ((ਕਿਊ. ਈ. * ਯੂ. ਈ. ਡੀ. ਬੀ. ਓ.-ਕਿਊ. ਐੱਸ. * ਯੂ. ਐੱਨ. ਡੀ. ਬੀ. ਓ.) * 1/ਵੀ. ਐੱਨ.-ਕੇ. ਬੀ. \n ']