scikit-fem 项目下载及安装教程

scikit-fem 项目下载及安装教程

scikit-fem Simple finite element assemblers 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sc/scikit-fem

1. 项目介绍

scikit-fem 是一个纯 Python 3.8+ 库，用于执行有限元装配。它的主要目的是将双线性形式转换为稀疏矩阵，将线性形式转换为向量。该库具有最小的依赖性，不包含编译代码，支持一维、三角形、四边形、四面体和六面体有限元，并包含特殊元素，如 Raviart-Thomas、Nédélec、MINI、Crouzeix-Raviart 和 Argyris。

2. 项目下载位置

项目托管在 GitHub 上，可以通过以下命令克隆项目仓库：

git clone https://github.com/kinnala/scikit-fem.git

3. 项目安装环境配置

3.1 环境要求

• Python 3.8 或更高版本
• NumPy
• SciPy

3.2 环境配置示例

以下是配置环境的步骤：

1. 安装 Python 3.8 或更高版本。
2. 安装 NumPy 和 SciPy。

pip install numpy scipy

3.3 环境配置图片示例

4. 项目安装方式

4.1 使用 pip 安装

可以通过 pip 安装最新版本的 scikit-fem：

pip install scikit-fem[all]

如果不想安装可选依赖项（如 meshio 和 matplotlib），可以省略 [all]：

pip install scikit-fem

4.2 从源代码安装

1. 克隆项目仓库：

git clone https://github.com/kinnala/scikit-fem.git

2. 进入项目目录：

cd scikit-fem

3. 安装项目：

pip install .

5. 项目处理脚本

以下是一个简单的示例脚本，用于解决泊松问题：

from skfem import *
from skfem.helpers import dot, grad

# 创建网格
mesh = MeshTri().refined(4)

# 创建基函数
basis = Basis(mesh, ElementTriP1())

# 定义双线性形式
@BilinearForm
def laplace(u, v, _):
    return dot(grad(u), grad(v))

# 定义线性形式
@LinearForm
def rhs(v, _):
    return 1.0 * v

# 装配矩阵和向量
A = laplace.assemble(basis)
b = rhs.assemble(basis)

# 施加 Dirichlet 边界条件
A, b = enforce(A, b, D=mesh.boundary_nodes())

# 求解线性系统
x = solve(A, b)

# 使用 matplotlib 绘图
mesh.plot(x, shading='gouraud', colorbar=True)
mesh.show()

这个脚本展示了如何使用 scikit-fem 解决一个简单的泊松问题，并使用 matplotlib 进行可视化。

scikit-fem Simple finite element assemblers 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sc/scikit-fem