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本篇內容介紹了“Python matplotlib怎么繪制各種流線圖”的有關知識,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大家學習一下如何處理這些情況吧!希望大家仔細閱讀,能夠學有所成!
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
流線圖通常用于氣象學中研究風速、氣流、洋流的流向情況
流程圖是風場分析的重要圖表,流線的稀密度與風速大小成正比
import matplotlib.pyplot as plt plt.streamplot(x,y,u,v)
關鍵字:density
默認值為:1
取值類型為:浮點型或者元組
控制流線圖密度,當density=1時,網格會被劃分為30*30網格
對于設置每個方向上密度,可以使用元組(x,y)
關鍵字:linewidth
取值類型為:浮點型或者二維數組
使用二維數組,可以改變流線在網格上的線寬
陣列的形狀必須要與u、v相同
關鍵字: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
可以轉入顏色列表
當使用cmap時,則需要color設置為二維數組,否則無效
關鍵字:norm
默認為將流線拉伸到(0,1)
僅在顏色為數組時使用
關鍵字: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'
導入matplotlib.pyplot類
import matplotlib.pyplot as plt
調用numpy庫arange()、random()、randint()等準備x,y,u,v數據
x,y:一維數組/二維數組
u,v:二維數組
當為二維數組,可以通過np.meshgrid(x,y),np.mgrid()創建
x = np.arange(1,10) y = np.arange(1,10) u,v = np.meshgrid(np.sin(x),np.sin(y))
調用pyplot.streamplot()繪制流線圖
plt.streamplot(x,y,u,v,density=[0.5,1])
調用pyplot.show()渲染顯示出流線圖
plt.show()
設置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)
我們學習了關于繪制流線圖相關屬性,我們來實操一下控制流線的起點數據
調用np.mgrid[]定義x,y二維數據
調用pyplot.streamplot()方法繪制流線圖
調用pyplot.plot()方法繪制折線圖,使用marker屬性標記
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()
“Python matplotlib怎么繪制各種流線圖”的內容就介紹到這里了,感謝大家的閱讀。如果想了解更多行業相關的知識可以關注億速云網站,小編將為大家輸出更多高質量的實用文章!
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