Meisterhaftigkeit bei Matplotlib Pfeilplots

Einführung

In diesem Lab werden Sie durch die Erstellung eines Pfeilplots mit Matplotlib in Python geführt. Ein Pfeilplot zeigt Vektorfelder als Pfeile an. Er eignet sich zur Visualisierung von Fluidströmungen, elektrischen und magnetischen Feldern sowie anderer Arten von Vektorfeldern.

Tipps für die VM

Nachdem der VM-Start abgeschlossen ist, klicken Sie in der oberen linken Ecke, um zur Registerkarte Notebook zu wechseln und Jupyter Notebook für die Übung zu öffnen.

Manchmal müssen Sie einige Sekunden warten, bis Jupyter Notebook vollständig geladen ist. Die Validierung von Vorgängen kann aufgrund der Einschränkungen von Jupyter Notebook nicht automatisiert werden.

Wenn Sie bei der Lernphase Probleme haben, können Sie Labby gerne fragen. Geben Sie nach der Sitzung Feedback, und wir werden das Problem für Sie prompt beheben.

Skills Graph

%%%%{init: {'theme':'neutral'}}%%%% flowchart RL matplotlib(("Matplotlib")) -.-> matplotlib/BasicConceptsGroup(["Basic Concepts"]) python(("Python")) -.-> python/DataStructuresGroup(["Data Structures"]) python(("Python")) -.-> python/ModulesandPackagesGroup(["Modules and Packages"]) matplotlib(("Matplotlib")) -.-> matplotlib/SpecializedPlotsGroup(["Specialized Plots"]) python(("Python")) -.-> python/DataScienceandMachineLearningGroup(["Data Science and Machine Learning"]) matplotlib/BasicConceptsGroup -.-> matplotlib/importing_matplotlib("Importing Matplotlib") matplotlib/BasicConceptsGroup -.-> matplotlib/figures_axes("Understanding Figures and Axes") python/DataStructuresGroup -.-> python/tuples("Tuples") python/ModulesandPackagesGroup -.-> python/importing_modules("Importing Modules") matplotlib/SpecializedPlotsGroup -.-> matplotlib/quiver_plots("Quiver Plots") python/DataScienceandMachineLearningGroup -.-> python/numerical_computing("Numerical Computing") python/DataScienceandMachineLearningGroup -.-> python/data_visualization("Data Visualization") subgraph Lab Skills matplotlib/importing_matplotlib -.-> lab-48894{{"Matplotlib Pfeilplot"}} matplotlib/figures_axes -.-> lab-48894{{"Matplotlib Pfeilplot"}} python/tuples -.-> lab-48894{{"Matplotlib Pfeilplot"}} python/importing_modules -.-> lab-48894{{"Matplotlib Pfeilplot"}} matplotlib/quiver_plots -.-> lab-48894{{"Matplotlib Pfeilplot"}} python/numerical_computing -.-> lab-48894{{"Matplotlib Pfeilplot"}} python/data_visualization -.-> lab-48894{{"Matplotlib Pfeilplot"}} end

Bibliotheken importieren

Wir müssen die numpy- und matplotlib-Bibliotheken importieren, um einen Pfeilplot zu erstellen.

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

Daten erstellen

Wir müssen die X- und Y-Koordinaten mit der Funktion np.meshgrid() erstellen. Anschließend erstellen wir die Arrays U und V, die die Vektorfelder repräsentieren.

X = np.arange(-10, 10, 1)
Y = np.arange(-10, 10, 1)
U, V = np.meshgrid(X, Y)

Den Pfeilplot erstellen

Wir können den Pfeilplot mit der Funktion ax.quiver() erstellen. Wir übergeben die Arrays X, Y, U und V als Parameter.

fig, ax = plt.subplots()
q = ax.quiver(X, Y, U, V)

Den Pfeilschlüssel erstellen

Wir können einen Pfeilschlüssel zum Plot hinzufügen, um die Skala der Pfeile anzuzeigen. Wir verwenden die Funktion ax.quiverkey(), um den Schlüssel hinzuzufügen. Wir übergeben das q-Objekt, die X- und Y-Position des Schlüssels, die Länge des Pfeils, das Label für den Schlüssel und die Position des Labels.

ax.quiverkey(q, X=0.3, Y=1.1, U=10,
             label='Quiver key, length = 10', labelpos='E')

Zeige den Plot an

Wir können den Plot mit der Funktion plt.show() anzeigen.

plt.show()

Zusammenfassung

In diesem Lab haben wir gelernt, wie man mit Matplotlib in Python einen Pfeilplot erstellt. Wir haben begonnen, indem wir die erforderlichen Bibliotheken importiert, die Daten erstellt und dann den Pfeilplot erstellt haben. Schließlich haben wir einen Pfeilschlüssel zum Plot hinzugefügt und ihn angezeigt.