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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。

蟒蛇 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。

蟒蛇 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。

蟒蛇 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:



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