Python大数据培训:绘制矢量场流线图

        Python大数据培训中我们会接触到矢量图的绘制。矢量场流线图可以表现矢量场的流态,常见于科学和自然学科中的磁场、万有引力和流体运动等场景。例如,某磁场的流线图如图8-3所示。

Python大数据培训:绘制矢量场流线图_第1张图片 

图8-3 某磁场的流线图

  由图8-3可知,矢量场流线图包含多条带有箭头的曲线,其中线条的长度表示矢量场的强度,箭头的方向表示矢量场的方向。此外,矢量场的强度可以用线条的密度来表示。

  在matplotlib中,pyplot可以使用streamplot()函数绘制矢量场流线图。streamplot()函数的语法格式如下所示:

 该函数常用参数的含义如下。

  .x,y:表示间距均匀的网格数据。

  .u,v:表示(x,y)速率的二维数组。

  .density:表示流线的密度。

  .linewidth:表示流线的宽度。

  .arrowsize:表示箭头的大小。

  .arrowstyle:表示箭头的类型。

  .minlength:表示流线的最小长度。

  .maxlength:表示流线的最大长度。

  此外,Axes类的对象也可以使用streamplot()方法绘制矢量场流线图。

  下面根据一组模拟某磁场的网格数据绘制一个矢量场流线图,示例代码如下。

Python大数据培训:绘制矢量场流线图_第2张图片      运行程序,效果如图8-4所示。

Python大数据培训:绘制矢量场流线图_第3张图片

       图8-4 模拟某磁场的网格数据绘制矢量场流线图

   由图8-4可知,右侧的流线密度较大,说明该处磁场较强。

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