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()
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
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！
