Python?matplotlib怎么繪制各種流線圖

本篇內(nèi)容介紹了“Python matplotlib怎么繪制各種流線圖”的有關(guān)知識，在實際案例的操作過程中，不少人都會遇到這樣的困境，接下來就讓小編帶領(lǐng)大家學(xué)習(xí)一下如何處理這些情況吧！希望大家仔細(xì)閱讀，能夠?qū)W有所成！

流線圖概述

什么是流線圖？

• 流線圖通過流線和箭頭的組合繪制，來表示某一時段流線的運行情況、

• 流線圖上的箭頭表示流向，流線上的形狀表示流強度

• 流線圖可分為氣流圖、等風(fēng)速線、變高圖等

• 流線圖中的流線可以合并、匯合、分交，但不能交叉

流線圖應(yīng)用場景

流線圖通常用于氣象學(xué)中研究風(fēng)速、氣流、洋流的流向情況

流程圖是風(fēng)場分析的重要圖表，流線的稀密度與風(fēng)速大小成正比

獲取流線圖方法

import matplotlib.pyplot as plt 
plt.streamplot(x,y,u,v)

流線圖屬性

設(shè)置流線圖密度

關(guān)鍵字：density

默認(rèn)值為：1

取值類型為：浮點型或者元組

控制流線圖密度，當(dāng)density=1時，網(wǎng)格會被劃分為30*30網(wǎng)格

對于設(shè)置每個方向上密度，可以使用元組(x,y)

設(shè)置流線寬度

關(guān)鍵字：linewidth

取值類型為：浮點型或者二維數(shù)組

使用二維數(shù)組，可以改變流線在網(wǎng)格上的線寬

陣列的形狀必須要與u、v相同

設(shè)置流線顏色

關(guān)鍵字：color

取值可為：

• 表示顏色的英文單詞：如綠色"g"

• 表示顏色單詞的簡稱如：紅色"r",黃色"y"

• RGB格式：十六進制格式如"#88c999";(r,g,b)元組形式

• 可以轉(zhuǎn)入顏色列表

當(dāng)使用cmap時，則需要color設(shè)置為二維數(shù)組，否則無效

設(shè)置流線縮放

關(guān)鍵字：norm

默認(rèn)為將流線拉伸到（0，1）

僅在顏色為數(shù)組時使用

設(shè)置流線顏色系

關(guān)鍵字：cmap

取值形式為：顏色表_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'

繪制流線圖步驟

導(dǎo)入matplotlib.pyplot類

import matplotlib.pyplot as plt

調(diào)用numpy庫arange()、random()、randint()等準(zhǔn)備x,y,u,v數(shù)據(jù)

• x，y:一維數(shù)組/二維數(shù)組

• u,v:二維數(shù)組

• 當(dāng)為二維數(shù)組，可以通過np.meshgrid(x,y),np.mgrid()創(chuàng)建

x = np.arange(1,10)
y = np.arange(1,10)
 
u,v = np.meshgrid(np.sin(x),np.sin(y))

調(diào)用pyplot.streamplot()繪制流線圖

plt.streamplot(x,y,u,v,density=[0.5,1])

調(diào)用pyplot.show()渲染顯示出流線圖

plt.show()

設(shè)置linewidth、color、cmap屬性繪制流線圖

plt.streamplot(x,y,u,v,density=[0.5,1],color=u,cmap="Accent_r",linewidth=3)

小試牛刀

我們學(xué)習(xí)了關(guān)于繪制流線圖相關(guān)屬性，我們來實操一下控制流線的起點數(shù)據(jù)

• 調(diào)用np.mgrid[]定義x,y二維數(shù)據(jù)

• 調(diào)用pyplot.streamplot()方法繪制流線圖

• 調(diào)用pyplot.plot()方法繪制折線圖，使用marker屬性標(biāo)記

y,x= np.mgrid[-3:3:100j, -3:3:100j]
u = -1-x**2+y
v = 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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