Matplotlib提供了streamplot函数来绘制流线图。 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='viri...
使用matplotlib的streamplot函数绘制三维流线图: 需要注意的是,Matplotlib的streamplot函数本身只支持二维流线图。对于三维流线图,你需要使用其他方法,如使用VTK库。但是,如果你只想在二维平面上展示三维向量场的投影,你可以使用streamplot函数。 如果你确实需要绘制三维流线图,建议使用VTK库,它提供了更强大的三维可视化功能。
绘制流线图 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...
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 = ax...
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...
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...
画图建立画布后使用streamplot函数画图,这里使用cmap=plt.cm.inferno与color = 2 * np.log(np.hypot(Ex, Ey))是为了能够让场强大的颜色鲜艳,更加好看。 添加电荷的时候使用add_artist中添加circle,更加的美观。 fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111) ...
streamplot,流线需要两个向量,而且该函数需要网格等距,它不能处理不等距的网格!!! plt.streamplot(X,Y,u,v,color='white',zorder=1) 我画出来的图是这样,挺好看 不间断的流线; streamplot(X, Y, U, V, broken_streamlines=False) 具体的细节可以参考 ...
v.latitude) # 流线 st = ax.streamplot(lon,lat,u.values,v.values,transform=ccrs.PlateCarree(), density=3) # 标题 ax.set_title(name,loc='left',fontdict={'size': 18}) CPU times: user 3 µs, sys: 0 ns, total: 3 µs Wall time: 5.72 µs 收藏评论 中值滤波¶函数的参数介绍...
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 =...