如何自动化批量创建列表并实现大规模模拟数据采集与绘图？

针对你需要扩展到数百个位置的需求，我们可以通过字典存储+循环遍历的方式完全自动化重复步骤，避免手动编写数百行冗余代码。优化后的代码如下：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

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# 配置所有需要处理的位置名称
# 这里可以直接扩展到数百个位置，比如['C1','C2',...,'C100']
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locations = ['C1', 'C2', 'C3']

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# 1. 自动化创建空列表（用字典统一管理）
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concentration_data = {loc: [] for loc in locations}

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# 2. 自动化定位所有位置 + 3. 自动化更新模拟数据
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with Simulation('Generic_File_Name.file') as sim:
    X = testing(sim, config)
    # 一次性获取所有位置的对象
    link_objects = {loc: Links(sim)[loc] for loc in locations}
    
    for step in sim:
        X.updateXState()
        # 遍历所有位置，自动追加数据
        for loc in locations:
            concentration_data[loc].append(link_objects[loc].concentration['Solid_W'])

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# 4. 创建绘图x轴数据（无需修改，兼容任意数量的位置）
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start = 0.0
# 取任意一个位置的数据长度即可，所有位置数据长度一致
stop = len(next(iter(concentration_data.values())))
interval = 1
t = np.arange(start, stop, interval)

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# 5. 自动化绘图
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for loc, data in concentration_data.items():
    plt.plot(t, data, label=loc)

plt.legend()
plt.show()

优化说明： #

• 统一存储结构：用字典concentration_data和link_objects替代零散变量，不管有多少个位置，都能统一管理，避免变量名爆炸。
• 循环替代重复代码：所有需要重复执行的步骤（创建列表、获取位置、追加数据、绘图）都通过循环完成，新增位置只需要在locations列表里添加名称即可。
• 兼容性强：x轴数据的生成通过next(iter(concentration_data.values()))获取任意一组数据的长度，确保不管有多少个位置都能正常工作。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者xshovelfighter