strm = ax.streamplot(X, Y, U, V, color='b') 五、添加颜色 为了更直观地展示速度场的强度,可以为流线添加颜色。颜色可以根据速度的大小来设置。 speed = np.sqrt(U2 + V2) strm = ax.streamplot(X, Y, U, V, color=speed, linewidth=2, cmap='viridis') 六、添加其他图形元素 为了使图表更加...
调用pyplot.streamplot()绘制流线图 plt.streamplot(x,y,u,v,density=[0.5,1]) 复制代码 1. 2. 调用pyplot.show()渲染显示出流线图 plt.show() 复制代码 1. 2. 设置linewidth、color、cmap属性绘制流线图 plt.streamplot(x,y,u,v,density=[0.5,1],color=u,cmap="Accent_r",linewidth=3) 1. 4. 小...
ny=100,100x=np.linspace(-L,L,nx)y=np.linspace(-L,L,ny)X,Y=np.meshgrid(x,y)# Generating a streamplot for a vector fieldfig=plt.figure(figsize=(8,8))plt.streamplot(x,y,np.sin(X),np.sin(Y),linewidth=1,density=2,arrowstyle='->',arrowsize=1.5)...
使用matplotlib的streamplot函数来绘制流线图。 python # 绘制流线图 plt.streamplot(X, Y, U, V, density=[0.5, 1]) # 添加标题和坐标轴标签 plt.title('流线图示例') plt.xlabel('X轴') plt.ylabel('Y轴') # 显示图形 plt.show() 5. 添加必要的图表元素 你可以根据需要添加图表标题、坐标轴标签、...
streamplot(lon, lat, u.values, v.values, transform=ccrs.PlateCarree(), density=3) # 设置标题 ax.set_title(name, loc='left', fontdict={ 'size': 18}) # 保存图像 fig.savefig(ti + '.jpg', dpi=600) # 并行计算绘制流线图 with ThreadPoolExecutor() as executor: ti_list = ['2022-07...
plt.streamplot(X, Y, U, V, color=U, linewidth=2, cmap='autumn') plt.title('Fluid Flow') plt.xlabel('X') plt.ylabel('Y') plt.show() Matplotlib的优势 Matplotlib不仅支持静态图形,还支持动画,通过结合FuncAnimation类,可以实现流体的动态演示。Matplotlib简单易用,适合用于流体模拟的初步可视化。
withplt.xkcd():fig,ax=plt.subplots(figsize=(12,5))winddata_thin.plot.quiver(x="lon",y="lat",u="uwnd",v="vwnd",ax=ax) 绘制流场图 代码语言:javascript 复制 withplt.xkcd():fig,ax=plt.subplots(figsize=(12,8))winddata_thin.plot.streamplot(x...
本文基于 Python 编程语言,利用场的可视化常用的函数,如:contour函数绘制电势,streamplot 函数绘制矢量场流线图,实现了点电荷、偶极子的电磁场的可视化分析,讨论了具体的参数(如点电荷的运动速度等)对电磁场的影响。该结果不仅有助于学生对电磁场概念的理解和掌握,也...
使用plt.streamplot的参数,如density来控制线条的密度。 通过以上方法,可以有效地解决在使用Python进行曲线(路径跟踪)矢量流可视化时可能遇到的问题。 相关搜索: 使用Python跟踪SQL Server上的表中的任何更改 使用python notebook中的R函数可视化丢失的数据 Java8-如何使用CompletableFuture跟踪异步并行流中调用的异常...
plt.streamplot(X, Y, U, V, color=U, linewidth=2, cmap=plt.cm.autumn)plt.colorbar() plt.triplot(x, y, triangles, 'go-')plt.title('triplot of user-specified triangulation')plt.xlabel('Longitude (degrees)')plt.ylabel('Latitude (degrees)') ax = plt.subplot(111, polar=True)bars =...