Python中的 Matplotlib.axes.Axes.streamplot()

Matplotlib是Python中用于绘制数据可视化图形的重要库之一。其中，streamplot()是Matplotlib.axes.Axes类中的一个函数，用于绘制2D矢量流/线性的流线图。该函数在流体力学、电磁学等领域的可视化中得到广泛的应用。

函数语法

函数语法如下：

Axes.streamplot(
    x, y, u, v,
    density=[1, 1],
    linewidth=None,
    color=None,
    cmap=None,
    norm=None,
    arrowsize=1,
    arrowstyle='-|>',
    minlength=0.1,
    transform=None,
    zorder=None,
    start_points=None,
    integration_direction='both',
    hold=None,
    data=None,
    **kwargs
)

其中参数含义为：

• x, y：流场坐标网格。
• u, v：流场矢量。
• density：网格密度，用于控制流线的绘制稠密度。默认值为[1, 1]。
• linewidth：流线的线宽。默认为None，即使用默认的线宽。
• color：流线的颜色。默认为蓝色。
• cmap：颜色映射。不提供则使用默认颜色。通常建议使用matplotlib.cm.get_cmap()函数获取冷暖色调。
• norm：归一化的方式，用于控制颜色映射范围。默认为None，即使用默认方式。
• arrowsize：箭头大小。
• arrowstyle：箭头样式。
• minlength：最小路径长度。
• transform：坐标系变换。
• zorder：绘图顺序。
• start_points：起点坐标。默认None，即使用网格中心点作为起点。
• integration_direction：路径积分方向。默认为'both'，即正负方向都计算。
• hold：绘图模式。默认为None。
• data：数据。
• **kwargs：其他参数。用于传递给matplotlib.collections.LineCollection对象的参数。

示例

下面是一个简单的示例：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

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

# 绘制flow
fig, ax = plt.subplots(figsize=(6, 6))
strm = ax.streamplot(X, Y, u, v, color=u, linewidth=2, cmap=plt.cm.autumn)
fig.colorbar(strm.lines)
plt.show()

在这个示例中，我们定义了一个网格点（-3, -3）到（3, 3）的100个坐标点。然后相应地定义了$u$和$v$矢量，用于绘制流场的平面向量流线图。流线颜色使用 $u$ 值的颜色，线宽为2，使用热量图颜色映射。

该代码运行结果为：

总结

streamplot()是Matplotlib.axes.Axes类中的一个函数，用于绘制2D矢量流/线性的流线图。该函数在流体力学、电磁学等领域的可视化中得到广泛的应用。函数语法和示例已经介绍完毕，程序员可以根据自己的需求，调用不同的参数，绘制不同的流场图，达到即实用又美观的效果。