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Python Matplotlibの軸上にベクトル場をプロットしますか？

matplotlibの軸上にベクトル場をプロットするには、次の手順を実行できます-

  • 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。

  • X、Y、T、R、Uを作成 およびV numpyを使用したデータポイント。

  • 現在の図に軸を追加して、現在の軸にします。

  • quiver（）を使用して矢印の3Dフィールドをプロットします メソッド。

  • 図を表示するには、 show（）を使用します メソッド。

例

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

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

n = 8
X, Y = np.mgrid[0:n, 0:n]
T = np.arctan2(Y - n / 2., X - n/2.)
R = 10 + np.sqrt((Y - n / 2.0) ** 2 + (X - n / 2.0) ** 2)
U, V = R * np.cos(T), R * np.sin(T)

plt.axes([0.025, 0.025, 0.95, 0.95])
plt.quiver(X, Y, U, V, R, cmap="copper")

plt.show()

出力

Python Matplotlibの軸上にベクトル場をプロットしますか？


  1. Matplotlib –Pythonで画像の背景をプロットします

    画像の背景の上にプロットするには、次の手順を実行できます- ファイルから配列に画像を読み込みます。 図（fig）を作成し、範囲[0、300、0、300]のサブプロット（ax）のセットを追加します。 範囲（300）の配列xを作成します。 plot（）を使用してxをプロットします linestyle =dottedを使用したメソッド 、 linewidth =2 、および color=red。 図を表示するには、 show（）を使用します メソッド。 例 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt plt.rcPar

  2. PythonでのMatplotlibプロットの構造について説明しますか？

    MatplotlibライブラリはNumpyに基づいて構築されています。これは、データを視覚化するために使用されるPythonライブラリです。これは、これらの各プロットを構成するオブジェクトで構成されるツリーのような階層構造です。 Matplotlibの「図」は、グラフの最も外側のストレージとして理解できます。この「図」には、複数の「軸」オブジェクトを含めることができます。この場合、「Axes」オブジェクトは「Axis」の複数形ではありません。 「軸」は、サブプロットである「図」の一部として理解できます。グラフ内のすべての部分を操作するために使用できます。 Matplotlibの「Figur