基于二维数组的Python箭袋图

Question

嗨，我正在尝试使用箭袋图来创建一个向量场图。这是我的逻辑和方法，我首先通过np.arange公司并使用0.1的步长。然后将网格划分为x，y，然后将函数Fx的x分量和y分量Fy作为.dat文件导入python。dat文件是每个二维数组（只是一个方阵）。然后我对网格化的x，y坐标和Fx，fy2d数组使用quiver命令。然而，就我所期待的而言，箭袋图的输出并没有多大意义。在

我的代码是否存在我忽略的问题？做np.arange公司如果步长不是整数，是否有效？我打印出所有数组来手动检查数据，一切似乎都很好。在

是不是我的四个二维阵列的形状不一样？我导入的两个.dat文件都是40x40平方矩阵。不确定这是否与我网格匹配良好。在

除此之外，我不确定是什么问题。如有任何帮助或建议，我们将不胜感激。如果有帮助的话，我可以在.dat文件中添加数据。谢谢！（我已经检查了堆栈溢出的所有其他示例，似乎我的代码在逻辑上是正确的，所以我很难理解）

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

data = np.genfromtxt('file1.dat')
data2 = np.genfromtxt('file2.dat')

nx = 2
ny = 2
x=np.arange(-nx,nx,0.1)
y=np.arange(-ny,ny,0.1)
xi,yi=np.meshgrid(x,y)
Fx = data[::5] #picks out every 5 rows in the matrix
Fy = data2[::5] 
#print(Fx)
#print(Fy)
#print(xi)
#print(yi)

plt.axes([0.065, 0.065, 0.9, 0.9])
plt.quiver(xi,yi,Fx,Fy, alpha=.5)
plt.quiver(xi,yi,Fx,Fy, edgecolor='k',facecolor='none', linewidth=.5)

plt.show()

按要求编辑下面的：.dat文件。如果有一种方法可以导入.dat文件，请告诉我，我意识到这是一大堆数字，格式非常糟糕。首先列出Fx，然后列出Fy数组。我期待着一个非常好的颤动图，在这个图中我有某种循环模式/循环流。所有箭头都应形成顺时针和/或逆时针方向的流动。在

^{pr2}$

现在Fy阵列：

 -0.205083355     -0.525830388     -0.552687049     -0.580741763     -0.609929502     -0.640149713     -0.671258569     -0.703064799     -0.735320449     -0.767719150     -0.799892545     -0.831412077     -0.861791074     -0.890495777     -0.916961849     -0.940612555     -0.960886896     -0.977269113     -0.989315629     -0.996686459     -0.999167860     -0.996686459     -0.989315629     -0.977269113     -0.960886896     -0.940612555     -0.916961849     -0.890495777     -0.861791074     -0.831412077     -0.799892545     -0.767719150     -0.735320449     -0.703064799     -0.671258569     -0.640149713     -0.609929502     -0.580741763     -0.552687049     -0.525830388     -0.205083355    
 -0.495766401     -0.496165156     -0.509083092     -0.549605310       13.5129404       13.0519953     -0.646288395     -0.672055602     -0.695797563     -0.717920899     -0.738660455     -0.758110344     -0.776252687     -0.792979062     -0.808119476     -0.821464479     -0.832787395     -0.841867268     -0.848508835     -0.852558434     -0.853919387     -0.852558374     -0.848508716     -0.841867328     -0.832787514     -0.821464896     -0.808119833     -0.792978704     -0.776252151     -0.758110642     -0.738660395     -0.717920780     -0.695797503     -0.672055602     -0.646288335       13.0519953       13.5129395     -0.549605191     -0.509083092     -0.496165156     -0.495766401    

 -0.416606665     -0.387658477     -0.370003909     -0.412325561     -0.451486528     -0.484789789     -0.512974977     -0.536900580     -0.557342112       8.73137856       8.12754345     -0.604040861     -0.616312325     -0.627466083     -0.637651145     -0.646887839     -0.655064702     -0.661947429     -0.667217672     -0.670547307     -0.671688557     -0.670547426     -0.667217493     -0.661947429     -0.655064702     -0.646887779     -0.637651086     -0.627466381     -0.616312623     -0.604041040       8.12754345       8.73137951     -0.557341993     -0.536900103     -0.512975276     -0.484789670     -0.451485991     -0.412325561     -0.370003909     -0.387658477     -0.416606665   

 -0.246901810     -0.228335708     -0.217398927     -0.246074528     -0.271431714     -0.291785061     -0.307664692     -0.319617361     -0.328106791     -0.333535194     -0.336277753     -0.336733580     -0.335400879     -0.333002120     -0.330682963       2.81363893       2.24033999     -0.348281264     -0.372185618     -0.395866930     -0.403591305     -0.395866960     -0.372185677     -0.348281264       2.24033999       2.81363893     -0.330682874     -0.333002120     -0.335400909     -0.336733490     -0.336277664     -0.333535045     -0.328106642     -0.319617361     -0.307664692     -0.291785270     -0.271431714     -0.246074289     -0.217398927     -0.228335708     -0.246901810    
   0.00000000      -3.97699699E-02  -8.22334886E-02  -9.01840925E-02  -9.43243951E-02  -9.68469381E-02  -9.79287177E-02  -9.75681171E-02  -9.57226083E-02  -9.23085213E-02  -8.71856511E-02  -8.01347122E-02  -7.08276853E-02  -5.87978214E-02  -4.34263758E-02  -2.40071025E-02  -4.12676527E-05   2.79203784E-02   5.66387177E-02   7.90976062E-02   8.76100808E-02   7.90975988E-02   5.66387326E-02   2.79204026E-02  -4.12871887E-05  -2.40071043E-02  -4.34263758E-02  -5.87978400E-02  -7.08276406E-02  -8.01346377E-02  -8.71856511E-02  -9.23085883E-02  -9.57226381E-02  -9.75680798E-02  -9.79286432E-02  -9.68469679E-02  -9.43244398E-02  -9.01841149E-02  -8.22335258E-02  -3.97699960E-02   0.00000000    

 0.246901810      0.149554759       5.41899577E-02   6.69130459E-02   8.30149651E-02   9.62892994E-02  0.106718197      0.114569001      0.119987577      0.122970015      0.123354375      0.120809816      0.114815064      0.104622498       8.91864598E-02   6.69886991E-02   3.55363674E-02  -1.02187870E-02  -8.21609423E-02 -0.177876130     -0.191068053     -0.177876085      -8.21608678E-02  -1.02187609E-02   3.55363339E-02   6.69886544E-02   8.91865119E-02  0.104622573      0.114814982      0.120810024      0.123354279      0.122969493      0.119987287      0.114568666      0.106718197       9.62890834E-02   8.30147490E-02   6.69130459E-02   5.41902333E-02  0.149555355      0.246901810    

 0.416606665      0.324635506      0.239433557      0.271107137      0.304715306      0.333829224      0.358776420      0.380251735      0.398895025      0.415270001      0.429880798      -6.52393579      -5.84947205      0.467720896      0.479777455      0.492111117      0.504699171      0.516976655      0.527697802      0.535157621      0.537844956      0.535157681      0.527697802      0.516976714      0.504699290      0.492111027      0.479777277      0.467720628      -5.84947205      -6.52393579      0.429880500      0.415270001      0.398895413      0.380252063      0.358776003      0.333829224      0.304715246      0.271106362      0.239433587      0.324635804      0.416606665    

 0.495766401      0.468931794      0.452914894      0.491556555      0.528390408      -12.8101072      -12.3052654      0.617275119      0.641844690      0.664552093      0.685565233      0.704941750      0.722658634      0.738638997      0.752775729      0.764953554      0.775063336      0.783014059      0.788738489      0.792190075      0.793342948      0.792190075      0.788738668      0.783013999      0.775063157      0.764953852      0.752775729      0.738638759      0.722658694      0.704941571      0.685565174      0.664552152      0.641844690      0.617275119      -12.3052645      -12.8101072      0.528390408      0.491556555      0.452914953      0.468931794      0.495766401  

0.512708426      0.525830388      0.552687049      0.580741763      0.609929502      0.640149713      0.671258569      0.703064799      0.735320449      0.767719150      0.799892545      0.831412077      0.861791074      0.890495777      0.916961849      0.940612555      0.960886896      0.977269113      0.989315629      0.996686459      0.999167860      0.996686459      0.989315629      0.977269113      0.960886896      0.940612555      0.916961849      0.890495777      0.861791074      0.831412077      0.799892545      0.767719150      0.735320449      0.703064799      0.671258569      0.640149713      0.609929502      0.580741763      0.552687049      0.525830388      0.512708426   

Answer 1

首先确保Fx和Fy的维度相同，以避免混淆。然后根据数据维生成网格空间维。您可以使用np.linspace代替np.arange作为：

x = np.linspace(-nx, nx, Fx.shape[1])
y = np.linspace(-ny, ny, Fx.shape[0])

更新： 完整的代码如下：

^{pr2}$

现在不确定它是否有意义，但结果图看起来像：

Answer 2

似乎有异常大的值（可能是渐近奇点的迹象？）沿着y=x和{}这两条线。在

您可以在您发布的the data中看到这一点。例如，考虑第一行：

  -31.3490391       6.68895245E-02   6.68859407E-02   ... -6.68895245E-02   31.3490391    

第一个值是大的和负的，后面是小的和正的数字。在行尾，数字是小的和负的，而最后一个值是大的和正的。显然，就目前情况来看，这些数据不会产生平稳变化的颤动图。在

如果我们去掉这些异常大的值：

^{pr2}$

那么

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

data = np.genfromtxt('file1.dat')
data2 = np.genfromtxt('file2.dat')

data[np.abs(data) > 1] = np.nan
data2[np.abs(data2) > 1] = np.nan

N = 10
Fx = data[::N, ::N]
Fy = data2[::N, ::N]

nrows, ncols = Fx.shape
nx = 2
ny = 2
x = np.linspace(-nx, nx, ncols)
y = np.linspace(-ny, ny, nrows)
xi, yi = np.meshgrid(x, y, indexing='ij')

plt.axes([0.065, 0.065, 0.9, 0.9])
plt.quiver(xi, yi, Fx, Fy, alpha=.5)
plt.quiver(xi, yi, Fx, Fy, edgecolor='k', facecolor='none', linewidth=.5)

plt.show()

收益率

---

data是一个二维形状数组（301，301）：

In [109]: data.shape
Out[109]: (301, 301)

如果我们使用data[::10]对data进行切片，那么结果就是形状

In [113]: data[::10].shape
Out[113]: (31, 301)

请注意，只有第一个轴被切片。要同时切片第一个和第二个轴，请使用data[::10, ::10]：

In [114]: data[::10, ::10].shape
Out[114]: (31, 31)

有关多维切片的更多信息，请参见the docs。 一定要注意NumPy数组的形状。这通常是理解NumPy操作的关键。在

---

尽管plt.quiver有时可以接受不同形状的数组， 使用plt.quiver最简单的方法是传递四个相同形状的数组。 为了确保xi, yi, Fx, Fy都具有相同的形状，首先将data和{}分割成{}和{}，然后构建{}和{}，以符合{的Fx的（公共）形状：

nrows, ncols = Fx.shape
x = np.linspace(-nx, nx, ncols)
y = np.linspace(-ny, ny, nrows)

^{}的第三个参数表示 返回数组。在