График векторов (Quiver Plot) в Matplotlib

Введение

В этом практическом занятии вы научитесь создавать график векторов (quiver plot) с использованием Matplotlib в Python. График векторов представляет векторные поля в виде стрелок. Он полезен для визуализации потоков жидкости, электрических и магнитных полей и других типов векторных полей.

Советы по работе с ВМ

После запуска виртуальной машины (VM) нажмите в верхнем левом углу, чтобы переключиться на вкладку Notebook и получить доступ к Jupyter Notebook для практики.

Иногда вам может потребоваться подождать несколько секунд, пока Jupyter Notebook загрузится. Валидация операций не может быть автоматизирована из-за ограничений Jupyter Notebook.

Если вы сталкиваетесь с проблемами во время обучения, не стесняйтесь обращаться к Labby. Оставьте отзыв после занятия, и мы оперативно решим проблему для вас.

Skills Graph

Импорт библиотек

Для создания графика векторов (quiver plot) нам нужно импортировать библиотеки numpy и matplotlib.

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

Создание данных

нам нужно создать координаты X и Y с использованием функции np.meshgrid(). Затем мы создаем массивы U и V, которые представляют векторные поля.

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

Создание графика векторов (quiver plot)

Мы можем создать график векторов с использованием функции ax.quiver(). Мы передаем массивы X, Y, U и V в качестве параметров.

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

Создание ключей для графика векторов (quiver key)

Мы можем добавить ключ для графика векторов, чтобы показать масштаб стрелок. Мы используем функцию ax.quiverkey() для добавления ключа. Мы передаем объект q, позицию X и Y ключа, длину стрелки, метку для ключа и позицию метки.

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

Отображение графика

Мы можем отобразить график с использованием функции plt.show().

plt.show()

Резюме

В этом практическом занятии мы узнали, как создавать график векторов (quiver plot) с использованием Matplotlib в Python. Мы начали с импорта необходимых библиотек, создания данных и затем создания графика векторов. Наконец, мы добавили ключ для графика векторов и отобразили его.