如何在 Matplotlib 中绘制一个简单的向量场？

包含大小和方向的量 被称为向量。简单地说，我们可以说，向量场是这些向量在空间子集中的参与或协作。矢量场是了解我们现实生活环境的关键方面。

为了更直观，您可以将向量场视为表示一个多变量函数，其输入和输出空间都具有相同的维度。矢量场中绘制的箭头的长度通常不是按比例绘制的，但一个矢量与另一个矢量的长度比例应该是准确的。

在本文中，我们将讨论如何在Python中绘制矢量场。为了执行此任务，我们将使用matplotlib模块中的quiver()方法和streamplot()方法。

句法：

使用quiver()方法绘制矢量场：

matplotlib.pyplot.quiver(X, Y, U, V, **kw) 

其中 X 、 Y定义矢量位置， U 、 V是相对于矢量位置的方向箭头。

使用streamplot()方法绘制矢量场：

matplotlib.pyplot.streamplot(X, Y, U, V, density=1, linewidth=None, color=None, **kw)

其中 X、Y 是均匀间隔的网格 [1D 阵列]，U 和 V 表示网格上每个点的流速。密度是不行的。每个绘图区域的向量。线宽代表流线的粗细。

下面是一些描述如何使用matplotlib模块绘制矢量场的示例：

示例 1：使用matplotlib模块中的quiver()方法绘制单个向量。

输出：

示例 2：使用quiver()方法生成多个向量。

蟒蛇3

# Import libraries
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
 
# Vector origin location
X = [0]
Y = [0]
 
# Directional vectors
U = [2] 
V = [1] 
 
# Creating plot
plt.quiver(X, Y, U, V, color='b', units='xy', scale=1)
plt.title('Single Vector')
 
# x-lim and y-lim
plt.xlim(-2, 5)
plt.ylim(-2, 2.5)
 
# Show plot with grid
plt.grid()
plt.show()

输出：

示例 3：使用matplotlib模块中的streamplot()方法绘制多个向量。

蟒蛇3

# Import required modules
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
 
# 1D arrays
x = np.arange(-5,5,0.1)
y = np.arange(-5,5,0.1)
 
# Meshgrid
X,Y = np.meshgrid(x,y)
 
# Assign vector directions
Ex = (X + 1)/((X+1)**2 + Y**2) - (X - 1)/((X-1)**2 + Y**2)
Ey = Y/((X+1)**2 + Y**2) - Y/((X-1)**2 + Y**2)
 
# Depict illustration
plt.figure(figsize=(10, 10))
plt.streamplot(X,Y,Ex,Ey, density=1.4, linewidth=None, color='#A23BEC')
plt.plot(-1,0,'-or')
plt.plot(1,0,'-og')
plt.title('Electromagnetic Field')
 
# Show plot with grid
plt.grid()
plt.show()

输出：