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matplotlib.axes.stream plot()用 Python

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哎哎哎:# t0]https://www.geeksforgeeks.org/matplot lib-axes-stream plot-in-python/

Matplotlib 是 Python 中的一个库，是 NumPy 库的数值-数学扩展。轴类包含了大部分的图形元素:轴、刻度、线二维、文本、多边形等。，并设置坐标系。Axes 的实例通过回调属性支持回调。

matplotlib.axes.axes.stream plot()函数

matplotlib 库的 Axes 模块中的 Axes.streamplot()函数也用于绘制矢量流的流线..

语法: Axes.streamplot(axes，x，y，u，v，density=1，linewidth=None，color=None，cmap=None，norm=None，arrowsize=1，arrowstyle='-| >'，minlength=0.1，transform=None，zorder=None，start_points=None，maxlength=4.0，integration_direction='both '，*，data=None)

参数:该方法接受以下描述的参数:

  • X，Y : 这些参数是等间距网格的 X 和 Y 坐标。
  • U，V: 此参数为行和列的数量必须与 y 和 x 的长度相匹配。
  • 密度:此参数用于控制流线的紧密度。
  • 线宽:该参数为流线的宽度。
  • 颜色:该参数为流线颜色。
  • cmap : 此参数用于绘制流线和箭头。
  • 范数:此参数用于将用于缩放亮度数据的对象归一化为 0，1。
  • 箭头尺寸:该参数是箭头尺寸的比例因子。
  • 最小长度:此参数是轴坐标中流线的最小长度..
  • 最大长度:此参数是轴坐标中流线的最大长度。
  • zorder : 该参数是流线和箭头的 zorder。

返回:该方法返回以下内容:

  • stream_container : 这将返回带有属性的 StreamplotSet 容器对象

下面的例子说明了 matplotlib.axes.axes.stream plot()函数在 matplotlib.axes 中的作用:

例 1:

# Implementation of matplotlib function
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

X, Y = np.meshgrid(np.arange(0, 2 * np.pi, .2),
                   np.arange(0, 2 * np.pi, .2))
U = np.cos(X**2)
V = np.sin(Y**2)

fig, ax = plt.subplots()
ax.streamplot(X, Y, U, V, density =[0.5, 1])

ax.set_title('matplotlib.axes.Axes.streamplot()\
 Example\n', fontsize = 14, fontweight ='bold')
plt.show()

输出:

例 2:

# Implementation of matplotlib function

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

X, Y = np.meshgrid(np.arange(0, 2 * np.pi, .2),
                   np.arange(0, 2 * np.pi, .2))
U = np.cos(X**2)
V = np.sin(Y**2)

fig, (ax, ax1)= plt.subplots(nrows = 2, ncols = 1)
ax.streamplot(X, Y, U, V, density =[0.5, 1],
             color = V * U, linewidth = 2,
             cmap ='autumn')
val = np.array([[2, 1, 0, 1, 2, 1],
                [2, 1,  0, 1, 2, 2]])

ax1.streamplot(X, Y, U, V, color = V * U, linewidth = 2,
               cmap ='autumn', 
               start_points = val.T)

ax.set_title('matplotlib.axes.Axes.streamplot() \
Example\n', fontsize = 14, fontweight ='bold')
plt.show()

输出:

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