Python matplotlib如何绘制各种流线图
作者:编程简单学
前言
在Python关于绘图,Mlab提供开源的matplotlib模块,不仅可以绘制折线图、柱状图、散点图等常规图外,还支持绘制量场图、频谱图、提琴图、箱型图等特殊图,例举往期文章可前往查看详情。
我们日常生活中经常会关注天气预报,在换季的时候,播报员会讲解气流流动情况。在天气预报过程中,气象专家们会根据流线图绘制的气流情况,来预测当地的天气情况。
本期,我们将学习matplotlib.pyplot.streamplot()方法相关属性的学习,let's go~
流线图概述
什么是流线图?
- 流线图通过流线和箭头的组合绘制,来表示某一时段流线的运行情况、
- 流线图上的箭头表示流向,流线上的形状表示流强度
- 流线图可分为气流图、等风速线、变高图等
- 流线图中的流线可以合并、汇合、分交,但不能交叉
流线图应用场景
流线图通常用于气象学中研究风速、气流、洋流的流向情况
流程图是风场分析的重要图表,流线的稀密度与风速大小成正比
获取流线图方法
import matplotlib.pyplot as plt plt.streamplot(x,y,u,v)
流线图属性
设置流线图密度
关键字:density
默认值为:1
取值类型为:浮点型或者元组
控制流线图密度,当density=1时,网格会被划分为30*30网格
对于设置每个方向上密度,可以使用元组(x,y)
设置流线宽度
关键字:linewidth
取值类型为:浮点型或者二维数组
使用二维数组,可以改变流线在网格上的线宽
阵列的形状必须要与u、v相同
设置流线颜色
关键字:color
取值可为:
- 表示颜色的英文单词:如绿色"g"
- 表示颜色单词的简称如:红色"r",黄色"y"
- RGB格式:十六进制格式如"#88c999";(r,g,b)元组形式
- 可以转入颜色列表
当使用cmap时,则需要color设置为二维数组,否则无效
设置流线缩放
关键字:norm
默认为将流线拉伸到(0,1)
仅在颜色为数组时使用
设置流线颜色系
关键字:cmap
取值形式为:颜色表_r
可取值常用的有:'Accent', 'Accent_r', 'Blues', 'Blues_r', 'BrBG', 'BrBG_r', 'BuGn', 'BuGn_r', 'BuPu', 'BuPu_r', 'CMRmap', 'CMRmap_r', 'Dark2', 'Dark2_r', 'GnBu', 'GnBu_r', 'Greens'
绘制流线图步骤
导入matplotlib.pyplot类
import matplotlib.pyplot as plt
调用numpy库arange()、random()、randint()等准备x,y,u,v数据
- x,y:一维数组/二维数组
- u,v:二维数组
- 当为二维数组,可以通过np.meshgrid(x,y),np.mgrid()创建
x = np.arange(1,10) y = np.arange(1,10) u,v = np.meshgrid(np.sin(x),np.sin(y))
调用pyplot.streamplot()绘制流线图
plt.streamplot(x,y,u,v,density=[0.5,1])
调用pyplot.show()渲染显示出流线图
plt.show()
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)
小试牛刀
我们学习了关于绘制流线图相关属性,我们来实操一下控制流线的起点数据
- 调用np.mgrid[]定义x,y二维数据
- 调用pyplot.streamplot()方法绘制流线图
- 调用pyplot.plot()方法绘制折线图,使用marker属性标记
y,x= np.mgrid[-3:3:100j, -3:3:100j] u = -1-x**2+y v = 1+x-y**2 seed_points = np.array([[-2, -1, 0, 1, 2, -1], [-2, -1, 0, 1, 2, 2]]) plt.streamplot(x,y,u,v,density=0.6,color=u,cmap="autumn",linewidth=1,start_points=seed_points.T) plt.plot(seed_points[0],seed_points[1],"^",color="b") plt.show()
总结
本期,我们对matplotlib.pyplot提供streamplot()方法绘制流线图相关属性的学习。流线图通常使用在气象学中,研究气流变化情况。
以上就是Python matplotlib如何绘制各种流线图的详细内容,更多关于Python matplotlib绘制流线图的资料请关注脚本之家其它相关文章!