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Python matplotlib 绘制量场图

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复习回顾

 

matplotlib 是基于Python语言的开源项目,pyplot提供一系列绘制2D图形的方法。随着版本的迭代,matplotlib 模块也支持绘制3D图形mplot3d工具包,制作动态图Animation类,对于动态图的制作也可以使用pyplot交互模式进行绘制,提供image类对图像进行加载、缩放及显示操作。

 

我们前面已经学习matplot pyplot 提供绘制折线、柱状、散点、饼、直方、图形等方法,pyplot 也提供绘制特殊的图形,常见于物理磁场图、箱型形图、提琴图等

 

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

 

1. 量场图概述

 

什幺是量场图?

量场图又名振动图、量场图。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的数据进行绘制表示
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)
参数说明
x一维、二维数组或者序列,表示箭头位置的x坐标
y一维、二维数组或者序列,表示箭头位置的y坐标
u一维、二维数组或者序列,表示箭头向量的x分量
v一维、二维数组或者序列,表示箭头向量的y分量
c一维、二维数组或者序列,表示箭头颜色

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()

 

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。

 

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