Eu tenho o seguinte script para calcular dRho usando odeint.

P_r = 10e5
rho_r = 900
L = 750
H = 10
W = 150
A = H * W
V = A * L
fi = 0.17

k = 1.2e-13
c = 12.8e-9
mu = 2e-3

N = 50
dV = V/N
dx = L/N

P_in = P_r
rho_in = rho_r

P_w = 1e5    
rho_w = rho_r* np.exp(c*(P_w-P_r))

# init initial case
P = np.empty(N+1)*10e5
Q = np.ones(N+1)
out = np.empty(N+1)

P[0] = P_w
Q[0] = 0
out[0] = 0

def dRho(rho_y, t, N):

    P[1:N] = P_r + (1/c) * np.log(rho_y[1:N]/rho_r)
    P[N] = P_r + (1/c) * np.log(rho_y[N]/rho_r)


    Q[1:N] = (-A*k/mu)*((P[1-1:N-1] - P[1:N])/dx)
    Q[N] = (-A*k/mu)*((P[N]-P_r)/dx)


    out[1:N] = ((Q[1+1:N+1]*rho_y[1+1:N+1] - Q[1:N]*rho_y[1:N])/dV) 
    out[N] = 0

    return out

t0 = np.linspace(0,1e9, int(1e9/200))
rho0 = np.ones(N+1)*900
ti = time.time()
solve = odeint(dRho, rho0, t0, args=(N,))
plt.plot(t0,solve[:,1:len(rho0)], '-', label='dRho')
plt.legend(loc='upper right')
plt.show()

P e Q são calculados dentro da função dRho, eles P atuam e entram para Q e ambos P, Q e rho_y atuam como entrada para out. A função retorna "fora". Posso traçar sem problemas, no entanto, também estou interessado em traçar P e Q.

Eu tentei várias abordagens para conseguir isso, como: Recalcular P e Q após o método de integração, mas isso aumentou o tempo de execução do script. Portanto, como o cálculo é feito no dRho, eu estava pensando se e como poderia acessá-lo de fora para plotá-lo.

Eu também tentei adicionar P e Q juntamente com rho0 como entrada para odeint, mas ambos P e Q foram incluídos na integração que resultaram em resultados incorretos quando retornados pela função.

Uma versão simplificada:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.integrate import odeint
def dY(y, x):
    a = 0.001
    yin = 1
    C = 0.01
    N = 1
    dC = C/N
    b1 = 0
    y_diff = -np.copy(y)
    y_diff[0] += yin
    y_diff[1:] += y[:-1]
    print(y)
    return (a/dC)*y_diff+b1*dC

x = np.linspace(0,20,1000)
y0 = np.zeros(4)
res = odeint(dY, y0, x)
print(res)
plt.plot(x,res, '-')
plt.show()

Neste exemplo simplificado, eu gostaria de criar um gráfico adicional de ydiff.

Aqui está outro caso simples:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from scipy.integrate import odeint

def func(z,t):
    x, y=z
    xnew = x*2
    print(xnew)
    ynew = y*0.5
#     print y
    return [x, y]    

z0=[1,3]
t = np.linspace(0,10)
xx=odeint(func, z0, t)
plt.plot(t, xx[:,0],t,xx[:,1])
plt.show()

Estou interessado em plotar todos os valores xnew e ynew.

Outro exemplo:

xarr = np.ones(4)
def dY(y, x):
    a = 0.001
    yin = 1
    C = 0.01
    N = 1
    dC = C/N
    b1 = 0
    xarr[0] = 0.25
    xarr[1:] = 2 
    mult = xarr*2
    out = mult * y
    print(mult)
    return out

x = np.linspace(0,20,1000)
y0 = np.zeros(4)+1.25
res = odeint(dY, y0, x)
dif = np.array([dY(y,x) for y in res])
print(dif)
plt.plot(x,res, '-')
plt.show()

Gostaria de plotar os valores mult contra x