PyBaMM电化学模型官方教程学习方法
前面几篇文章介绍了PyBaMM模型环境搭建，以及如何使用所有默认参数设置运行PyBaMM模型，而且还可以下载官方的教程和案例。
官方案例（后缀名.py）可以直接利用python程序（Spyder）打开运行计算。另外，官方文件还包括大量的交互式可编程教程（后缀名.ipynb），本文主要演示学习这些文件的方法。
鼠标右键点击以下图标（Jupyter Notebook），以管理员身份运行程序。
弹出以下界面，该窗口不能关闭。
随后，自动打开了一个浏览器页面，在浏览器界面可以实现交互式python编程，并运行代码，查看结果。
如下图所示，点击Upload，选择需要的后缀名.ipynb文件。
点击Upload，上载文件。
点击文件，进入文件界面。
详细界面内开始交互式学习编程，界面包括菜单栏，编辑功能、运行代码等；说明文字；代码编辑和结果输出区域。
在浏览器界面内，我们可以编辑代码，运行程序，并查看输出结果。
以下是教程4部分示例说明
针对自己的实际电池，参数需要修改，PyBaMM也允许调整这些参数设置。本文来源于官方教程：如何修改PyBaMM中电池模型的的参数值。
编程时，首先将PyBaMM导入python中
%pip install pybamm -q #安装PyBaMM库，详见环境搭建文章import pybammimport os #文件/目录方法os.chdir(pybamm.__path__[0]+'/..') #改变工作目录
PyBaMM库有许多内置的参数集，可以通过以下操作方法选择。
chemistry = pybamm.parameter_sets.Chen2020
变量chemistry是一个字典，其中包含每个组件的相应参数子集。运行以下代码：
chemistry
输出结果为：
{'chemistry': 'lithium-ion','cell': 'LGM50_Chen2020','anode': 'graphite_Chen2020','separator': 'separator_Chen2020','cathode': 'nmc_Chen2020','electrolyte': 'lipf6_Nyman2008','experiment': '1C_discharge_from_full_Chen2020','sei': 'example','citation': 'Chen2020'}
现在，我们可以将 "chemistry"赋值到ParameterValues中，以创建参数值的字典。
parameter_values = pybamm.ParameterValues(chemistry=chemistry)
运行下面代码可以看到所有存储在字典中的参数值
parameter_values
输出结果（部分展示）为：
{'Cell capacity [A.h]': 5.0,'Cell cooling surface area [m2]': 0.0053100000000000005,'Cell volume [m3]': 2.42e-05,'Current function [A]': 5.0,'EC diffusivity [m2.s-1]': 2e-18,'EC initial concentration in electrolyte [mol.m-3]': 4541.0,'Electrode height [m]': 0.065,'Electrode width [m]': 1.58,'Initial concentration in electrolyte [mol.m-3]': 1000.0,'Initial concentration in negative electrode [mol.m-3]': 29866.0,'Initial concentration in positive electrode [mol.m-3]': 17038.0,'Initial inner SEI thickness [m]': 2.5e-09,'Initial outer SEI thickness [m]': 2.5e-09,......}
