本篇内容介绍了“Python matplotlib怎么绘制各种流线图”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！
流线图概述
什么是流线图？
流线图通过流线和箭头的组合绘制，来表示某一时段流线的运行情况、
流线图上的箭头表示流向，流线上的形状表示流强度
流线图可分为气流图、等风速线、变高图等
流线图中的流线可以合并、汇合、分交，但不能交叉
流线图应用场景
流线图通常用于气象学中研究风速、气流、洋流的流向情况
流程图是风场分析的重要图表，流线的稀密度与风速大小成正比
获取流线图方法
import matplotlib.pyplot as plt plt.streamplot(x,y,u,v)流线图属性
设置流线图密度
关键字：density
默认值为：1
取值类型为：浮点型或者元组
控制流线图密度，当density=1时，网格会被划分为30*30网格
对于设置每个方向上密度，可以使用元组(x,y)
设置流线宽度
关键字：linewidth
取值类型为：浮点型或者二维数组
使用二维数组，可以改变流线在网格上的线宽
阵列的形状必须要与u、v相同
设置流线颜色
关键字：color
取值可为：
表示颜色的英文单词：如绿色"g"
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
可以转入颜色列表
当使用cmap时，则需要color设置为二维数组，否则无效
设置流线缩放
关键字：norm
默认为将流线拉伸到（0，1）
仅在颜色为数组时使用
设置流线颜色系
关键字：cmap
取值形式为：颜色表_r
可取值常用的有：'Accent', 'Accent_r', 'Blues', 'Blues_r', 'BrBG', 'BrBG_r', 'BuGn', 'BuGn_r', 'BuPu', 'BuPu_r', 'CMRmap', 'CMRmap_r', 'Dark2', 'Dark2_r', 'GnBu', 'GnBu_r', 'Greens'
绘制流线图步骤
导入matplotlib.pyplot类
import matplotlib.pyplot as plt调用numpy库arange()、random()、randint()等准备x,y,u,v数据
x，y:一维数组/二维数组
u,v:二维数组
当为二维数组，可以通过np.meshgrid(x,y),np.mgrid()创建
x = np.arange(1,10)y = np.arange(1,10) u,v = np.meshgrid(np.sin(x),np.sin(y))调用pyplot.streamplot()绘制流线图
plt.streamplot(x,y,u,v,density=[0.5,1])调用pyplot.show()渲染显示出流线图
plt.show()
设置linewidth、color、cmap属性绘制流线图
plt.streamplot(x,y,u,v,density=[0.5,1],color=u,cmap="Accent_r",linewidth=3)
小试牛刀
我们学习了关于绘制流线图相关属性，我们来实操一下控制流线的起点数据
调用np.mgrid[]定义x,y二维数据
调用pyplot.streamplot()方法绘制流线图
调用pyplot.plot()方法绘制折线图，使用marker属性标记
y,x= np.mgrid[-3:3:100j, -3:3:100j]u = -1-x**2+yv = 1+x-y**2 seed_points = np.array([[-2, -1, 0, 1, 2, -1], [-2, -1, 0, 1, 2, 2]])plt.streamplot(x,y,u,v,density=0.6,color=u,cmap="autumn",linewidth=1,start_points=seed_points.T)plt.plot(seed_points[0],seed_points[1],"^",color="b") plt.show()
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