Python matplotlib绘制量场图：quiver()函数详解与实战

前言

matplotlib是Python语言的开源项目，其pyplot模块提供了一系列绘制2D图形的方法。随着版本迭代，matplotlib模块也支持通过mplot3d工具包绘制3D图形，利用Animation类制作动态图，或通过pyplot交互模式进行动态绘图，并提供image类用于图像的加载、缩放及显示操作。

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matplotlib的pyplot模块不仅提供绘制折线、柱状、散点、饼图和直方图等方法，还支持绘制物理磁场图、箱型图和提琴图等特殊图形。

本期，我们将学习matplotlib.pyplot.quiver()相关方法属性，let's go~

1. 量场图概述

什么是量场图？

• 量场图又名振动图，使用一组矢量箭头进行表示。
• 量场图表示一个向量对应另一个向量。
• 形成场的量为向量，称为向量场。

量场图使用场景

• 量场图通常使用在物理学中，如电磁场表示。
• 量场图也用于地磁图绘制，根据各地磁台的观测数据进行绘制表示。
• 在物理中常用的向量场有风场、引力场、电磁场、水流场等。

绘制量场图方法

import matplotlib.pyplot as plt
 
plt.quiver()

2. 量场图属性

设置颜色

向量颜色关键字：color or facecolor

当facecolor与color同时设置时，会优先facecolor

取值范围

• 表示颜色的英文单词：如红色"red"
• 表示颜色单词的简称如：红色"r",黄色"y"
• RGB格式：十六进制格式如"#88c999";(r,g,b)元组形式
• 也可以传入颜色列表

设置透明度

关键字：alpha

取值为0~1

设置向量箭头尺寸

关键字：units

默认值为：width

可取值有:{'width', 'height', 'dots', 'inches', 'x', 'y', 'xy'}

• width,height:代表轴的宽度、轴的高度
• dots,inches: 基于图形dpi的像素或者英寸
• x,y,xy:x,y或者(x^2+y^2)的平方根的数据

设置坐标中向量箭头位置

关键字：pivot

默认值为：tail

可以取值：{'tail', 'mid', 'middle', 'tip'}

设置向量箭头宽度

关键字：width

默认值为：0.005

取值为类型为：浮点型

3. 绘制量场图步骤

我们在绘制量场图时，同样需要使用matplotlib.pyplot，因此我们来看一下绘制量场步骤

导入matplotlib.pyplot类

import matplotlib.pyplot as plt

使用numpy库里的arange(),random(),sin(),cos()等方法准备x，y轴数据

x = np.arange(-10,10,1)
y = np.arange(-10,10,1)

调用numpy.meshgrid()方法生成二维网格坐标

u,v = np.meshgrid(x,y)

调用pyplot.quiver(x,y,u,v,c)绘制量场图

plt.quiver(x,y,u,v,alpha=0.4)

调用pyplot.show()渲染显示图标

plt.show()

4. 小试牛刀

我们学习以上绘制量场图的方法，我们来绘制一个高中物理中场景的电磁场图

调用numpy.meshgrid()方法对x,y轴数据生成二维列表

调用numpy.gradient()对u,v生成梯度数据

a = np.arange(-2,2,0.2)
b = np.arange(-2,2,0.25)
x,y = np.meshgrid(a,b)
z = x*np.exp(-x**2-y**2)
v,u = np.gradient(z,0.2,0.2)
 
plt.quiver(x,y,u,v,color="pink",pivot="tip",units="inches")
 
plt.scatter(x,y,color="b",s=0.05)
 
plt.show()
复制代码

总结

本期，我们对matplotlib.pyplot 绘制量场图方法quiver()相关属性进行学习。量场图常用在地质研究、电磁场等向量场景中。

到此这篇关于Python+matplotlib实现量场图的绘制的文章就介绍到这了,更多相关Python matplotlib绘制量场图内容请搜索本站以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持本站！