绘制矢量字段

Question

我有一个数据文件组织成4列，第一个和第二个为x和y坐标，第三个和第四个为x和y位置的矢量场的x和y分量（同一条线）。 x和y的间距相等。

我想用一个“颤抖”情节将矢量场可视化，矢量场作为一个映射向量的颜色向量。我不知道是否可以减少网格上的点密度以更好地查看矢量？

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 
from matplotlib.pyplot import cm 
from numpy import * 
from pylab import * 

x, y, fx, fy = np.genfromtxt(r'vecfield.dat', unpack=True) 

norm = np.sqrt(fx**2+fy**2) 
xx = linspace(min(x), max(x), num=150) 
yy = linspace(min(y), max(y), num=10) 
X, Y = mgrid(xx, yy) 

q = plt.quiver(X, Y, fx, fy, norm, cmap=cm.jet, angles='xy', scale=1) 
plt.axis() 
plt.show() 

非常感谢您的帮助。

这里是我的最新的样本：

0.00 0.00 0.000 0.000 0.000 
0.00 0.50 -0.502 -0.008 0.503 
0.00 1.00 -0.012 -0.005 3.836 
0.00 1.50 -0.067 -0.005 5.080 
0.00 2.00 0.085 -0.010 3.631 
0.00 2.50 0.172 -0.006 5.079 
0.00 3.00 0.191 0.001 4.646 
0.00 3.50 0.290 -0.022 4.579 
0.00 4.00 0.202 -0.006 4.993 
0.00 4.50 0.096 0.010 4.836 
0.00 5.00 0.623 -0.022 5.079 
0.00 5.50 0.463 -0.002 4.422 
0.00 6.00 -0.473 0.005 3.943 
0.00 6.50 0.064 0.004 4.466 
0.00 7.00 0.097 -0.008 5.203 
0.00 7.50 -0.079 0.005 4.342 
0.00 8.00 -0.369 0.009 4.491 
0.00 8.50 -0.517 -0.043 5.564 
0.00 9.00 -0.044 -0.054 5.036 
0.00 9.50 -0.111 -0.037 5.482 
0.00 10.00 0.358 -0.027 6.038 
0.00 10.50 0.150 -0.037 5.570 
0.00 11.00 0.091 -0.010 4.989 
0.00 11.50 0.040 0.006 4.712 
0.00 12.00 -0.737 -0.004 4.976 
0.00 12.50 -0.661 -0.017 5.867 
0.00 13.00 -0.047 -0.053 5.292 
0.00 13.50 0.124 -0.095 4.988 
0.00 14.00 -0.048 -0.146 5.646 
0.00 14.50 0.271 -0.097 5.450 
0.00 15.00 0.645 0.080 4.688 
0.00 15.50 0.243 0.012 5.192 
0.00 16.00 -0.245 0.007 4.699 
0.00 16.50 0.437 -0.125 5.038 
0.00 17.00 0.211 -0.282 6.002 
0.00 17.50 0.175 -0.147 4.767 
0.00 18.00 0.816 -0.177 2.794 
0.00 18.50 0.131 -0.031 0.615 
0.00 19.00 0.000 0.000 0.000 
0.00 19.50 0.000 0.000 0.000 
0.00 20.00 0.000 0.000 0.000 
0.00 20.50 0.000 0.000 0.000 
0.00 21.00 0.000 0.000 0.000 

Answer 1

我没有任何样本数据，所以很难进行测试，但我觉得你的问题就在于建立MGRID阵列。这应该工作：

X, Y = mgrid[min(x):(max(x)+1), min(y):(max(y)+1)] 

Answer 2

@NoelSegura是完全正确的，你并不需要一个网格。然而，为了得到你的数据有意义的情节我不得不缩减风云矢量数据：

fy = fy/100 
norm = np.sqrt(fx**2+fy**2) 
q = plt.quiver(x, y, fx, fy, norm, cmap=cm.jet, angles='xy', scale=1) 
plt.axis() 
plt.show()