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我正在尝试使用 pyplot 绘制大量向量。现在我已经有了
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import operator
t = np.arange(0, np.pi, .01)
def pos1(t):
x1 = .72 * np.cos(13*t)
y1 = .72 * np.sin(13*t)
return x1, y1
def pos2(t):
x2 = np.cos(8*t)
y2 = np.sin(8*t)
return x2, y2
def vec(t):
x1 = pos1(t)[0]
x2 = pos2(t)[0]
y1 = pos1(t)[1]
y2 = pos2(t)[1]
x = np.subtract(x1, x2)
y = np.subtract(y1, y2)
return x, y
X = pos2(t)[0]
Y = pos2(t)[1]
U = vec(t)[0]
V = vec(t)[1]
plot1 = plt.figure()
plt.quiver(X, Y, U, V, headlength=4)
plt.show(plot1)
哪里pos1(t)
, pos2(t)
和vec(t)
是返回 ([a,...,z],[a1,...,z1])
形式的元组的函数.
这个图给了我一些接近我想要的东西,但是向量长度都是错误的。这两个函数,pos1(t),pos2(t)
返回特定曲线上点的元组,以及 vec(t)
函数是它们的差异,导致从第一条曲线上的点到第二条曲线上的点的向量。我的情节有正确的方向,但大小不正确。
最佳答案
quiver
处理箭头的长度。看来 quiver
不是您所需要的。
使用常规绘图
:
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
t = np.arange(0, 2 * np.pi, 0.01)
x0 = np.sin(8 * t)
y0 = np.cos(8 * t)
x1 = 0.72 * np.sin(13 * t)
y1 = 0.72 * np.cos(13 * t)
data = np.column_stack((x0, x1, y0, y1)).reshape(-1, 2)
plt.plot(*data, color='black')
plt.gca().set_aspect('equal', adjustable='box')
plt.show()
结果:
关于python - 在 Python 中绘制向量数组 (pyplot),我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/39584547/
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