Python中的 Matplotlib.pyplot.quiverkey()

在Python的Matplotlib库中，pyplot.quiverkey()是一个用于绘制图形中的向量关键词的函数。它可以指定向量的代表长度、角度和标签等参数，并自动计算和绘制相应大小的箭头。当绘制含有向量的图形时，使用quiverkey()可以方便地添加向量大小和方向的注释，提高图形的可读性。

常用参数

函数pyplot.quiverkey()的常用参数如下所示：

• X：关键词箭头的$x$坐标。
• Y：关键词箭头的$y$坐标。
• U：用于表示向量长度的数值。
• label：关键词的标签。
• labelpos：关键词的位置（尾部或中间）。
• fontproperties：标签字体的属性。
• coordinates：关键词的坐标系（'figure'或'data'）。
• color：箭头和文本的颜色。
• linewidth：箭头和文本的粗细程度。

示例程序

下面是一个使用quiverkey()函数添加向量关键词的示例程序：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 创建画布和坐标系
fig, ax = plt.subplots()

# 创建二维向量数据
X, Y = np.meshgrid(np.arange(0, 2*np.pi, .2), np.arange(0, 2*np.pi, .2))
U = np.cos(X)
V = np.sin(Y)

# 绘制向量图
Q = ax.quiver(X, Y, U, V)

# 添加向量关键词
key = plt.quiverkey(Q, 0.9, 0.9, 1, '1 unit', labelpos='E')

# 显示图形
plt.show()

运行该程序，将得到以下结果：

其中，绘制的向量关键词位于右上角，标示了向量的大小为1个单位长度。需要注意的是，使用quiverkey()函数时需要确保绘制的向量图形中包含相应的箭头。如果绘图中没有箭头，则关键词也将无法正常显示。