Matplotlib 跨度线与矢量场函数

Matplotlib 参考文档 Matplotlib 参考文档

跨度线函数用于在图表中添加可横跨整个 Axes 的参考线和着色带；矢量场函数用于绘制箭头图和流线图。

函数一览

函数功能
axhline()添加横跨 Axes 的水平线
axhspan()添加横跨 Axes 的水平着色带
axvline()添加纵跨 Axes 的垂直线
axvspan()添加纵跨 Axes 的垂直着色带
axline()添加通过两点的无限长直线
quiver()绘制矢量场（箭头图）
quiverkey()给矢量场添加标尺图例
barbs()绘制风羽图（气象用）
streamplot()绘制流线图

Span 函数

axhline() / axvline()

matplotlib.pyplot.axhline(y=0, xmin=0, xmax=1, **kwargs)
matplotlib.pyplot.axvline(x=0, ymin=0, ymax=1, **kwargs)

axhspan() / axvspan()

matplotlib.pyplot.axhspan(ymin, ymax, xmin=0, xmax=1, **kwargs)
matplotlib.pyplot.axvspan(xmin, xmax, ymin=0, ymax=1, **kwargs)

axline()

matplotlib.pyplot.axline(xy1, xy2=None, *, slope=None, **kwargs)

实例

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)

fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, figsize=(12, 5),
                                layout='constrained')

# 左图：span 曲线
ax1.plot(x, y, 'k-', alpha=0.7)

ax1.axhline(y=0, color='gray', linewidth=0.8)       # y=0 水平线
ax1.axhline(y=0.5, color='green', linestyle='--')    # y=0.5
ax1.axvline(x=np.pi, color='red', linestyle='--')    # x=π
ax1.axvspan(np.pi, 2*np.pi, alpha=0.15,             # 着色带
            color='red', label='Phase 2')
ax1.axhspan(0.5, 1.0, xmin=0.6, xmax=1.0,             # 局部着色带
            alpha=0.15, color='blue')

ax1.set_title('Span Functions')
ax1.legend()

# 右图：axline 通过两点定义无限直线
ax2.plot([0, 2, 4], [0, 2, 3], 'ro', label='Data points')
ax2.axline((0, 0), (2, 2), color='blue', linestyle='--',
           label='Through (0,0) and (2,2)')
ax2.axline((0, 0), slope=1.5, color='green',
           linestyle=':', label='From (0,0) with slope=1.5')
ax2.set_xlim(-1, 5)
ax2.set_ylim(-1, 5)
ax2.set_title('axline()')
ax2.legend()
ax2.grid(True, alpha=0.3)

plt.show()

矢量场函数

quiver() - 矢量场

matplotlib.pyplot.quiver(*args, **kwargs)
# X, Y, U, V: 网格坐标和矢量分量
# C: 可选的颜色数据

streamplot() - 流线图

matplotlib.pyplot.streamplot(x, y, u, v, density=1,
    linewidth=None, color=None, cmap=None, **kwargs)

barbs() - 风羽图

matplotlib.pyplot.barbs(*args, **kwargs)
# X, Y, U, V: 网格坐标和风分量

实例

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 创建矢量场数据
x = np.linspace(-3, 3, 15)
y = np.linspace(-3, 3, 15)
X, Y = np.meshgrid(x, y)

# 旋涡场
U = -Y
V = X
# 速度大小
speed = np.sqrt(U**2 + V**2)

fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, figsize=(12, 5),
                                layout='constrained')

# 左图：quiver 箭头图
q = ax1.quiver(X, Y, U, V, speed, cmap='viridis',
               scale=50, width=0.005)
fig.colorbar(q, ax=ax1, label='Speed')
ax1.set_title('quiver() - Arrow Field')
ax1.set_aspect('equal')

# 右图：streamplot 流线图
strm = ax2.streamplot(x, y, U, V, color=speed,
                      cmap='plasma', density=1.5, linewidth=1.5)
fig.colorbar(strm.lines, ax=ax2, label='Speed')
ax2.set_title('streamplot() - Streamlines')
ax2.set_aspect('equal')

plt.show()

barbs() 示例

实例

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 模拟风场数据
x = np.linspace(0, 10, 10)
y = np.linspace(0, 8, 8)
X, Y = np.meshgrid(x, y)

# 风的分量（向东的均匀风 + 随机扰动）
U = 10 + np.random.randn(*X.shape) * 3
V = np.random.randn(*X.shape) * 5

fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 5), layout='constrained')

# 风羽图：风羽表示风速，方向表示风向
ax.barbs(X, Y, U, V, length=6)

ax.set_title('barbs() - Wind Barbs (Meteorological)')
ax.set_xlabel('Longitude')
ax.set_ylabel('Latitude')
ax.set_xlim(-1, 11)
ax.set_ylim(-1, 9)
plt.show()

Matplotlib 参考文档 Matplotlib 参考文档