我正在使用 numpy 1.6 和 matplotlib 1.1.1,试图从我拥有的标量场生成速度场。到目前为止,我正在生成我的标量数据:

    num_samples = 50
    dim_x = np.linspace(self.min_x, self.max_x,num_samples)
    dim_y = np.linspace(self.min_y, self.max_y,num_samples)
    X, Y = np.meshgrid(dim_x, dim_y)

    len_x = len(dim_x)
    len_y = len(dim_y)

    a = np.zeros([len_x, len_y], dtype=float)
    for i, y in enumerate(dim_y):
        for j, x in enumerate(dim_x):
            a[i][j] = x*y # not exactly my function, just an example

然后我得到梯度:
   (velx,vely) =  np.gradient(a)

从 numpy 文档中,velx 是向量场的 x 分量,vely 是向量场的 y 分量。检查 matplotlib 的文档,我使用 quiver 使用箭头绘制矢量场。它指出 velx 和 vely 是向量场的 x 分量和 y 分量:
    fig0 = plt.figure()
    ax = fig0.add_subplot(111)
    Q = ax.quiver(X,Y, velx, vely )
    plt.show()

这给出了速度场的错误结果:

图形看起来没问题的唯一方法是,如果我反转 quiver 上的组件:
    Q = ax.quiver(X,Y, vely, velx )#WHY???

我怀疑这类似于行或列排序,但我无法弄清楚 np.gradient 的输出是否反转,或者 quiver 是否反转。所有一维问题都按预期工作。谢谢!

编辑:只是为了更清楚地说明这是如何反转的,更改函数
a[i][j] = x*y


a[i][j] = x*x

梯度应该在 x 方向,随着 x 的增加而增加。结果还是错误:如果我用
Q = ax.quiver(X,Y, velx, vely )

我得到

如果我反转它
Q = ax.quiver(X,Y, vely, velx )

我得到

也许有一种更pythonic(并且正确!)的方法来做到这一点......

最佳答案

我认为你是对的(这是一个数组排序问题)。 a 是作为 a[yidx,xidx] 构建的,但是当您采用渐变时,您会执行: velx, vely = np.gradient(a) 当您应该执行 vely, velx = np.gradient(a) 时。由于沿第 0 轴的渐变应该给你 vely (大概是 d/dy(a) = vely )? - 除非我遗漏了一些东西(在这种情况下,我会很乐意删除这个答案)。

另请注意,我认为您可以在没有嵌套列表的情况下构建“a ”:

a = X*Y

这也适用于更复杂的功能......

关于python - numpy数组梯度和matplotlib箭袋的倒序,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题:https://stackoverflow.com/questions/11993790/

10-14 16:49
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