如何在 Matplotlib 中绘制一个简单的矢量场？
原文:https://www . geeksforgeeks . org/如何绘制 matplotlib 中的简单矢量场/
包含大小和方向的量称为矢量。简单地说，我们可以说，向量场是这样的向量在空间子集上的参与或协作。矢量场是理解我们现实生活环境的关键方面。
为了更直观，您可以将向量场视为表示多变量函数，其输入和输出空间都具有相同的维度。矢量场中绘制的箭头长度通常不是按比例绘制的，但是一个矢量的长度与另一个矢量的长度之比应该是准确的。
在本文中，我们将讨论如何在 python 中绘制矢量场。为了执行此任务，我们将使用 matplotlib 模块中的颤()方法和 streamplot() 方法。
语法:
使用颤颤()方法绘制矢量场:
matplotlib.pyplot.quiver(X、y、u、v、**kw)
其中 X ，Y 定义矢量位置，U ，V 是相对于矢量位置的方向箭头。
要使用 streamplot() 方法绘制矢量场:
matplotlib.pyplot.streamplot(X，Y，U，V，密度=1，线宽=无，颜色=无，**kw)
其中 X，Y 是均匀间隔的网格[1D 阵列]，U 和 V 代表网格上每个点的流速。密度是地块每一面积的矢量数。线宽代表流线的厚度。
以下是一些描述如何使用matplotlib模块绘制矢量场的示例:
示例 1: 使用 matplotlib 模块中的颤()方法绘制单个矢量。
Python 3
# Import libraries
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# Vector origin location
X = [0]
Y = [0]
# Directional vectors
U = [2]
V = [1]
# Creating plot
plt.quiver(X, Y, U, V, color='b', units='xy', scale=1)
plt.title('Single Vector')
# x-lim and y-lim
plt.xlim(-2, 5)
plt.ylim(-2, 2.5)
# Show plot with grid
plt.grid()
plt.show()
输出:
示例 2: 使用颤()方法生成多个向量。
Python 3
# Import libraries
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# Vector origin location
X = [0]
Y = [0]
# Directional vectors
U = [2]
V = [1]
# Creating plot
plt.quiver(X, Y, U, V, color='b', units='xy', scale=1)
plt.title('Single Vector')
# x-lim and y-lim
plt.xlim(-2, 5)
plt.ylim(-2, 2.5)
# Show plot with grid
plt.grid()
plt.show()
输出:
示例 3: 使用 matplotlib 模块中的 streamplot() 方法绘制多个矢量。
Python 3
# Import required modules
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 1D arrays
x = np.arange(-5,5,0.1)
y = np.arange(-5,5,0.1)
# Meshgrid
X,Y = np.meshgrid(x,y)
# Assign vector directions
Ex = (X + 1)/((X+1)**2 + Y**2) - (X - 1)/((X-1)**2 + Y**2)
Ey = Y/((X+1)**2 + Y**2) - Y/((X-1)**2 + Y**2)
# Depict illustration
plt.figure(figsize=(10, 10))
plt.streamplot(X,Y,Ex,Ey, density=1.4, linewidth=None, color='#A23BEC')
plt.plot(-1,0,'-or')
plt.plot(1,0,'-og')
plt.title('Electromagnetic Field')
# Show plot with grid
plt.grid()
plt.show()
输出:
版权属于：月萌API www.moonapi.com，转载请注明出处
