PythonのMatplotlib.pyplot.quiverの仕組みと使い方をわかりやすく解説

Matplotlib.pyplot.quiverとは？

quiverは、Matplotlibが提供する矢印（ベクトル）を描画するための関数です。2次元平面上にベクトル場を可視化したい場合に非常に便利で、物理シミュレーションや流体解析などの分野でよく使われています。各ベクトルは始点(x, y)と成分(u, v)によって定義され、指定した位置から矢印として描かれます。

以下の手順でquiverを使ったベクトルの描画を行うことができます。

• 図のサイズを設定し、サブプロット間および周囲の余白を調整します。
• NumPy配列を使ってベクトルの座標データを作成します。
• x、y、u、v の各データポイントを取得します。
• figure()メソッドで新しい図を作成するか、既存の図をアクティブにします。
• gca()メソッドで現在の軸（Axes）を取得します。
• 軸のx方向・y方向の表示範囲（リミット）を設定します。
• 現在の図を再描画するにはdraw()メソッドを使用します。
• 図を画面に表示するにはshow()メソッドを使用します。

コード例

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

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

soa = np.array([[0, 0, 3, 2], [0, 0, 4, 5], [0, 0, 9, 9]])
X, Y, U, V = zip(*soa)
plt.figure()

ax = plt.gca()
ax.quiver(X, Y, U, V, angles='xy', scale_units='xy', scale=1, color=['red', 'green', 'yellow'])
ax.set_xlim([-1, 10])
ax.set_ylim([-1, 10])

plt.draw()

plt.show()

主要なパラメータの説明

この例では、soaという配列に3つのベクトルを定義しています。各行は「始点x、始点y、終点x、終点y」を表しており、zip(*soa)によってX、Y、U、Vに分解されます。quiver()に渡している主な引数は以下の通りです。

• angles='xy'：矢印の角度をx-y座標系に基づいて計算します。これにより、uとvの値がそのまま矢印の向きに反映されます。
• scale_units='xy'：矢印の長さの単位をx-y座標系に合わせます。
• scale=1：スケーリング係数を1にすることで、矢印の長さがu、vの値と一致します。
• color：各ベクトルの色を個別に指定できます。この例では赤・緑・黄の3色を割り当てています。

実行結果

このコードを実行すると、原点(0, 0)から伸びる3本の矢印が描画されます。それぞれの矢印は指定された色で表示され、(3, 2)、(4, 5)、(9, 9)の位置まで伸びていることが確認できます。これにより、複数のベクトルをひとつのグラフ上で直感的に比較することが可能になります。