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Matplotlib Quiver 和 QuiverKey 功能示例

矩阵图表库 Matplotlib 中的 quiver 和 quiverkey 功能可以用来绘制矢量字段图，并添加注释以显示数据的单位和方向。然而，这些功能在处理图像缩放时存在一个常见问题：箭头的缩放不考虑边缘的可视范围，可能导致边缘的箭头超出图像范围。解决这一问题的工作-around是手动调整坐标轴的范围。

以下是几个使用 quiver 和 quiverkey 的示例：

示例一：箭头按图像宽度缩放

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
X, Y = np.meshgrid(np.arange(0, 2 * np.pi, .2), np.arange(0, 2 * np.pi, .2))
U = np.cos(X)
V = np.sin(Y)
plt.figure()
plt.title('Arrows scale with plot width, not view')
Q = plt.quiver(X, Y, U, V, units='width')  # 箭头按图像宽度缩放
qk = plt.quiverkey(Q, 0.9, 0.9, 2, r'$2 \frac{m}{s}$', labelpos='E', coordinates='figure')  # 添加注释
plt.figure()
plt.title("pivot='mid'; every third arrow; units='inches'")
Q = plt.quiver(X[::3, ::3], Y[::3, ::3], U[::3, ::3], V[::3, ::3], 
               pivot='mid', units='inches')  # 箭头以每个第三个箭头为基准，单位为英寸
qk = plt.quiverkey(Q, 0.9, 0.9, 1, r'$1 \frac{m}{s}$', labelpos='E', coordinates='figure')  # 添加注释
plt.scatter(X[::3, ::3], Y[::3, ::3], color='r', s=5)  # 添加标记
plt.figure()
plt.title("pivot='tip'; scales with x view")
M = np.hypot(U, V)
Q = plt.quiver(X, Y, U, V, M, units='x', pivot='tip', width=0.022, scale=1 / 0.15)  # 箭头以箭头头部为基准，按 x 轴缩放
qk = plt.quiverkey(Q, 0.9, 0.9, 1, r'$1 \frac{m}{s}$', labelpos='E', coordinates='figure')  # 添加注释
plt.scatter(X, Y, color='k', s=5)  # 添加标记

总结

通过上述示例可以看到，quiver 和 quiverkey 函数提供了灵活的矢量图绘制工具。无论是按宽度、英寸还是 x 轴缩放，都可以通过设置不同的参数来实现。然而，手动调整坐标轴范围仍然是解决边缘箭头超出图像范围的有效方法。

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