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Python+matplotlib如何实现量场图的绘制

这篇文章主要介绍“Python+matplotlib如何实现量场图的绘制”,在日常操作中,相信很多人在Python+matplotlib如何实现量场图的绘制问题上存在疑惑,小编查阅了各式资料,整理出简单好用的操作方法,希望对大家解答”Python+matplotlib如何实现量场图的绘制”的疑惑有所帮助!接下来,请跟着小编一起来学习吧!

    1. 量场图概述

    什么是量场图?

    • 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()

    Python+matplotlib如何实现量场图的绘制

    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

    Python+matplotlib如何实现量场图的绘制

    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()

    到此,关于“Python+matplotlib如何实现量场图的绘制”的学习就结束了,希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习,快去试试吧!若想继续学习更多相关知识,请继续关注编程网网站,小编会继续努力为大家带来更多实用的文章!

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