在不影响重力的情况下给弹簧加阻尼可以通过模拟弹簧的运动来实现。下面是一个使用Python编写的示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 定义弹簧的参数
k = 1.0  # 弹簧的劲度系数
m = 1.0  # 弹簧的质量
b = 0.2  # 阻尼系数

# 定义时间步长和模拟时间
dt = 0.01
t = np.arange(0, 10, dt)

# 初始化位置、速度和加速度
x = np.zeros_like(t)
v = np.zeros_like(t)
a = np.zeros_like(t)

# 设置初始条件
x[0] = 1.0
v[0] = 0.0
a[0] = -k*x[0]/m - b*v[0]/m

# 模拟弹簧运动
for i in range(1, len(t)):
    # 计算加速度
    a[i] = -k*x[i-1]/m - b*v[i-1]/m
    
    # 更新速度和位置
    v[i] = v[i-1] + a[i]*dt
    x[i] = x[i-1] + v[i]*dt

# 绘制弹簧的位置随时间变化的图像
plt.plot(t, x)
plt.xlabel('时间')
plt.ylabel('位置')
plt.title('弹簧的位置随时间变化')
plt.show()

以上代码中，我们使用欧拉方法来进行数值积分，模拟弹簧的运动。通过调整弹簧的劲度系数k、质量m和阻尼系数b的值，可以观察到弹簧在不同参数下的运动情况。