Matplotlib（六）quiver 箭头

matplotlib.pyplot.quiver是matplotlib表示二维箭头的类。其基本格式如下：

quiver([X, Y], U, V, [C], **kw)
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X Y定义了箭头的起始位置，U V定义了箭头的方向，C代表箭头颜色。

Tips：Python接口中，中括号内的参数是可选的。**kw代表是参数字典（键值对），也可以省略（此时函数将会提供默认值）

几个箭头的特征：

• 箭头大小（Arrow size） ：默认情况，箭头将会被自动将其调整为合理的大小，修改默认行为，请使用scale或者scale_units 参数；
• 箭头形状（Arrow shape）：默认将会是一个稍微往回扫的箭头（swept-back）
• 箭头轮廓（Arrow outline）：线宽（linewidth）和边缘颜色（edgecolors）可以变改变；

参数

定义一个quiver需要去确定位置以及方向，向量长度、颜色、放大缩小性质都可以进行设置。下面简单介绍一下quiver的参数含义：

X,Y ：一维或者二维的表示箭头位置的数组型（array-like）参数，如果没有给定将会通过一定的规则生成箭头的位置；

U,V：一维或者二维的表示箭头方向的数组型（array-like）参数；如何决定的取决于angles参数选择的是‘uv’（默认）还是‘xy’，对于前者仅与UV有关，他表示（U，V）与原点连线所呈的边与X正向的角度；后者不仅和XY有关还和UV有关，此时应该将UV理解为增量值。

C：一维或者二维的表示箭头颜色的数组型（array-like）参数，如果你需要直接设置颜色，请通过color参数；

units{‘width’, ‘height’, ‘dots’, ‘inches’, ‘x’, ‘y’, ‘xy’}, default: ‘width’：箭头单位大小：

• width height ：轴的宽度、轴的高度；
• dots inches：基于figure DPI设置的像素或英寸单位；
• x y xy：X Y 或者$\sqrt{X^2+Y^2}$作为单位；

当发生放大或者缩小时，不对不同的units有不同的表现。对于 x y xy会随着放大或者缩小，对于其他的就将独立于放大和缩小操作

angles{‘uv’, ‘xy’} or array-like, default: ‘uv’

• uv uv坐标所决定的与坐标轴x的夹角，与X Y数据无关；
• xy 从(x,y)到(x+u,y+v)的箭头；
• array_like数组中任意选择一个角度作为方向，此时U V决定了箭头的长度

scale：浮点型，可选，表示箭头单位放缩长度单位。默认情况为None，将会根据箭头的长度和数量来自动缩放；简单来说就是，箭头还是在原来的地方，但是放大和缩小

scale_units{‘width’, ‘height’, ‘dots’, ‘inches’, ‘x’, ‘y’, ‘xy’}：可选，为空的话，将会有scale进行控制，如果是width height将会是轴长度的一半；如果scale_units是x y将会根据xy的大小进行调整，如果想要绘制一个在x-y平面的向量，这个向量和我们一般的认知一样，那么请用选项angles='xy', scale_units='xy', scale=1

array-like类型在Python中表示满足一定要求的任何Python对象，该类型可以通过np.array构造ndarray对象。最常见的就是：常量、数组、满足一定要求的对象、list等。
1-D和2-D array-like典型例子 1-D [1,2,3] 2-D [[4,5,6],[7,8,9]]
meshgrid 的用法可以看这个文章

下面是直接根据起点和终点绘制向量的demo：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import random
g_limit=[0,0,0,0]
def plotVec(ax,spos,epos):
    g_limit[0]=np.min([spos[0],epos[0],g_limit[0]])
    g_limit[1]=np.max([spos[0],epos[0],g_limit[1]])
    g_limit[2]=np.min([spos[1],epos[1],g_limit[2]])
    g_limit[3]=np.max([spos[1],epos[1],g_limit[3]])
    g_limit[0]=g_limit[0]-np.abs(g_limit[0]-g_limit[1])*0.1
    g_limit[1]=g_limit[1]+np.abs(g_limit[0]-g_limit[1])*0.1
    g_limit[2]=g_limit[2]-np.abs(g_limit[2]-g_limit[3])*0.1
    g_limit[3]=g_limit[3]+np.abs(g_limit[2]-g_limit[3])*0.1

    dx=epos[0]-spos[0]
    dy=epos[1]-spos[1]
    
    ax.set_xlim(g_limit[0],g_limit[1])
    ax.set_ylim(g_limit[2],g_limit[3])
    ax.quiver(spos[0],spos[1],dx,dy,color='b',angles='xy',scale_units='xy', scale=1.)

ax=plt.subplot()
spos=[0,0]
epos=[2,2]
plotVec(ax,spos, epos)

OP=np.array([2,2])
M1=np.array([[random.uniform(-1,1),random.uniform(-1,1)],[random.uniform(-1,1),random.uniform(-1,1)]])
M2=np.array([[random.uniform(-1,1),random.uniform(-1,1)],[random.uniform(-1,1),random.uniform(-1,1)]])
M3=np.array([[random.uniform(-1,1),random.uniform(-1,1)],[random.uniform(-1,1),random.uniform(-1,1)]])

OPnew=np.matmul(OP,M1)
plotVec(ax,spos, OPnew)
OPnew=np.matmul(OP,M2)
plotVec(ax,spos, OPnew)
OPnew=np.matmul(OP,M3)
plotVec(ax,spos, OPnew)
plt.show()
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[1] https://matplotlib.org/stable/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.quiver.html