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Pythonでベクトル場の回転を計算し、Matplotlibでプロットします


Pythonでベクトル場の回転を計算し、Matplotlibでプロットするには、 quiver()を使用できます。 メソッドを実行し、対応するデータを計算します。

ステップ

  • 図のサイズを設定し、サブプロット間およびサブプロットの周囲のパディングを調整します。
  • figure()を使用して、新しいフィギュアを作成するか、既存のフィギュアをアクティブにします メソッド。
  • サブプロット配置の一部として、図に3D軸を追加します。
  • xを作成します 、 y およびz numpymeshgridを使用したデータポイント。
  • uを作成します 、 v およびw データカールベクトルの位置。
  • quiver()を使用する ベクトルを取得するメソッド。
  • 軸をオフにします。
  • 図を表示するには、 show()を使用します メソッド。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50]
plt.rcParams["figure.autolayout"] = True

fig = plt.figure()

ax = fig.add_subplot(projection='3d')

x, y, z = np.meshgrid(np.arange(-0.8, 1, 0.2),
                     np.arange(-0.8, 1, 0.2),
                     np.arange(-0.8, 1, 0.8))

u = 0
v = y**2
w = -2*y*z - y

ax.quiver(x, y, z, u, v, w, length=0.1)
ax.axis('off')

plt.show()

出力

Pythonでベクトル場の回転を計算し、Matplotlibでプロットします


  1. Matplotlibで3Dプロットのアスペクト比を設定する

    matplotlibで3Dプロットのアスペクト比を設定するには、次の手順を実行できます- figure()の使用 メソッド、新しいフィギュアを作成するか、既存のフィギュアをアクティブにします。 現在の軸を取得し、必要に応じて Projection=3dを使用して作成します。 numpyを使用して、データポイントR、Y、zを作成します。 R、Y、zを使用して表面プロットを作成します。 set_aspect(auto)。を使用してアスペクト比を設定します savefig()メソッドを使用して図を保存します。 例 from matplotlib import pyplot as

  2. Python Matplotlibを使用して3Dグラフをプロットする方法は?

    Pythonを使用して3Dグラフをプロットするには、次の手順を実行できます- figure()を使用して、新しいフィギュアを作成するか、既存のフィギュアをアクティブにします メソッド。 3D軸オブジェクトを取得します。 データポイントのx、y、zリストを作成します。 scatter3D()を使用して3D散布点を追加します メソッド、x、y、zデータポイント、 markersize =150 およびma​​rker=diamond 。 図を表示するには、 show()を使用します メソッド。 例 from mpl_toolkits.mplot3d imp