Quiver plot arrow görünüm oranı

Question

Matplotlib'in titiz çizimiyle ilgili bazı sorunlar yaşıyorum. Bir hız vektörü alanı verildiğinde, hız vektörlerinin akış çizgilerinin üstünde çizimini yapmak istiyorum. Vektörler beklendiği gibi akış fonksiyonuna teğet değildir.

Akış işlevini hesaplamak için, http://www-pord.ucsd.edu/~matlab/stream.htm numaralı telefondan Pankratov'un Matlab kodunun Python tarafından çevrilmiş bir sürümünü kullanıyorum (yakında yakında GitHub'da satışa sunulacak).

import numpy 
import pylab 

# Regular grid coordineates, velocity field and stream function 
x, y = numpy.meshgrid(numpy.arange(0, 21), numpy.arange(0, 11)) 
u = numpy.array([[10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 
     27, 28, 29, 30], 
     [ 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 
     26, 27, 28, 29], 
     [ 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 
     25, 26, 27, 28], 
     [ 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 
     24, 25, 26, 27], 
     [ 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 
     23, 24, 25, 26], 
     [ 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 
     22, 23, 24, 25], 
     [ 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 
     21, 22, 23, 24], 
     [ 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 
     20, 21, 22, 23], 
     [ 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 
     19, 20, 21, 22], 
     [ 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 
     18, 19, 20, 21], 
     [ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 
     17, 18, 19, 20]]) 
v = numpy.array([[ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 
     13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20], 
     [ -1, 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 
     12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19], 
     [ -2, -1, 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 
     11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18], 
     [ -3, -2, -1, 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 
     10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17], 
     [ -4, -3, -2, -1, 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 
      9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16], 
     [ -5, -4, -3, -2, -1, 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 
      8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15], 
     [ -6, -5, -4, -3, -2, -1, 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 
      7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14], 
     [ -7, -6, -5, -4, -3, -2, -1, 0, 1, 2, 3, 4, 5, 
      6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13], 
     [ -8, -7, -6, -5, -4, -3, -2, -1, 0, 1, 2, 3, 4, 
      5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12], 
     [ -9, -8, -7, -6, -5, -4, -3, -2, -1, 0, 1, 2, 3, 
      4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11], 
     [-10, -9, -8, -7, -6, -5, -4, -3, -2, -1, 0, 1, 2, 
      3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]]) 
psi = numpy.array([[ 0. , 0.5, 2. , 4.5, 8. , 12.5, 18. , 24.5, 
      32. , 40.5, 50. , 60.5, 72. , 84.5, 98. , 112.5, 
     128. , 144.5, 162. , 180.5, 200. ], 
     [ -9.5, -10. , -9.5, -8. , -5.5, -2. , 2.5, 8. , 
      14.5, 22. , 30.5, 40. , 50.5, 62. , 74.5, 88. , 
     102.5, 118. , 134.5, 152. , 170.5], 
     [ -18. , -19.5, -20. , -19.5, -18. , -15.5, -12. , -7.5, 
      -2. , 4.5, 12. , 20.5, 30. , 40.5, 52. , 64.5, 
      78. , 92.5, 108. , 124.5, 142. ], 
     [ -25.5, -28. , -29.5, -30. , -29.5, -28. , -25.5, -22. , 
     -17.5, -12. , -5.5, 2. , 10.5, 20. , 30.5, 42. , 
      54.5, 68. , 82.5, 98. , 114.5], 
     [ -32. , -35.5, -38. , -39.5, -40. , -39.5, -38. , -35.5, 
     -32. , -27.5, -22. , -15.5, -8. , 0.5, 10. , 20.5, 
      32. , 44.5, 58. , 72.5, 88. ], 
     [ -37.5, -42. , -45.5, -48. , -49.5, -50. , -49.5, -48. , 
     -45.5, -42. , -37.5, -32. , -25.5, -18. , -9.5, 0. , 
      10.5, 22. , 34.5, 48. , 62.5], 
     [ -42. , -47.5, -52. , -55.5, -58. , -59.5, -60. , -59.5, 
     -58. , -55.5, -52. , -47.5, -42. , -35.5, -28. , -19.5, 
     -10. , 0.5, 12. , 24.5, 38. ], 
     [ -45.5, -52. , -57.5, -62. , -65.5, -68. , -69.5, -70. , 
     -69.5, -68. , -65.5, -62. , -57.5, -52. , -45.5, -38. , 
     -29.5, -20. , -9.5, 2. , 14.5], 
     [ -48. , -55.5, -62. , -67.5, -72. , -75.5, -78. , -79.5, 
     -80. , -79.5, -78. , -75.5, -72. , -67.5, -62. , -55.5, 
     -48. , -39.5, -30. , -19.5, -8. ], 
     [ -49.5, -58. , -65.5, -72. , -77.5, -82. , -85.5, -88. , 
     -89.5, -90. , -89.5, -88. , -85.5, -82. , -77.5, -72. , 
     -65.5, -58. , -49.5, -40. , -29.5], 
     [ -50. , -59.5, -68. , -75.5, -82. , -87.5, -92. , -95.5, 
     -98. , -99.5, -100. , -99.5, -98. , -95.5, -92. , -87.5, 
     -82. , -75.5, -68. , -59.5, -50. ]]) 

# The plots! 
pylab.close('all') 
pylab.ion() 
pylab.figure(figsize=[8, 8]) 
pylab.contour(x, y, psi, 20, colors='k', linestyles='-', linewidth=1.0) 
pylab.quiver(x, y, u, v, angles='uv', scale_units='xy', scale=10) 

ax = pylab.axes() 
ax.set_aspect(1.) 

benim sorunlarını göstermek için aşağıdaki sonucu elde etmek için: sonuçlarını kullanarak

, ben bu kodu kullanın.

Görünüşe hesaplamalar iyi, ama beklendiği gibi hız vektörleri, akım işlevi teğet değildir. Tam kaydetme değerlerini kullanarak, Matlab tam olarak ne istediğimi gösteren titreyen bir çizim oluşturur. Benim durumumda, en boy oranının bire ayarlanması bana istenen sonucu verir, ancak eksenleri dikdörtgeni belirli bir en boy oranına sahip olmaya zorlar.

ax = pylab.axes() 
ax.set_aspect(1.) 

Zaten başarısız 'birimler', 'açılar' veya 'skalası' gibi farklı argümanlar çalıştık.

Tuvalın en boy oranına uyan ve beklendiği gibi kontur çizgilerine hala teğet olan titrek çizimler nasıl üretileceğini bilen var mı?

Çok teşekkürler:

Bunun gibi benzer bir sonuç (vektörler akışı hatlarına teğet ne kadar dikkat edin) bekliyoruz!

pylab.quiver(x, y, u, v, angles='xy', scale_units='xy', scale=10) 

angles='uv' kullanılarak

Answer 1

Plot sizin titreme (doc)atan2(u,v) tarafından vektör açısını belirler, angles='xy' Çok teşekkür ederim (x+u, y+v)