Q=ax.quiver(lon[::3],lat[::3],u[::3,::3],v[::3,::3],V[::3,::3], angles='xy'什么意思

这是用 Matplotlib 绘制二维场景中的箭头图（quiver plot）的代码，其中：

- `ax` 是绘图 axes 对象。
- `lon` 和 `lat` 是长度为 M 和 N 的一维数组，表示场景中的 M×N 个点的经纬度坐标。
- `u` 和 `v` 是大小为 M×N 的二维数组，表示场景中每个点处的东向和北向速度分量。
- `V` 是大小为 M×N 的二维数组，表示场景中每个点处的速度大小。

这些参数会被传递给 `ax.quiver` 函数，用于绘制箭头。具体地：

- `lon[::3]` 和 `lat[::3]` 表示只选取每隔 3 个点的经纬度坐标，以减少箭头的密度。
- `u[::3,::3]` 和 `v[::3,::3]` 表示只选取每隔 3 个点的速度分量，以减少箭头的数量。
- `V[::3,::3]` 表示箭头的长度，也是每隔 3 个点的速度大小。

`angles='xy'` 表示箭头的方向是基于 x 轴和 y 轴的。

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proj = ccrs.PlateCarree() fig = plt.figure(figsize=(5.5, 5), dpi=600) # 创建画布 ax = fig.add_subplot(221, projection = proj) extent = [114.5, 123, 27, 36] shp_path = "e:/z/ozone/2023年省级/2023年初省级矢量.shp" shp_reader = Reader(shp_path) ax = plt.axes(projection=ccrs.PlateCarree()) ax.add_feature(cfeature.OCEAN, fc='white', zorder=2) ax.add_geometries(shp_reader.geometries(), fc="None", ec="k", lw=0.8, crs=proj, zorder=2) ax.set_xticks(np.arange(extent[0]+0.5, extent[1]+1, 2)) ax.set_yticks(np.arange(extent[2], extent[3]+1, 2)) ax.xaxis.set_major_formatter(LongitudeFormatter()) ax.yaxis.set_major_formatter(LatitudeFormatter()) ax.set_extent(extent, proj) #ax.set_title(labels,loc="left",fontsize=12,pad=1) cf = ax.contourf(grid_x, grid_y, grid_data, cmap=plt.cm.RdBu_r, extend="both", levels=np.arange(10, 190, 10)) cb = fig.colorbar(cf, shrink=1.5, pad=0.08, fraction=0.04, ax=ax) q = ax.quiver(lon_w[::2], lat_w[::2], u10_mean[::2, ::2], v10_mean[::2, ::2], color="k", width=0.005, scale=50, zorder=3) ax.quiverkey(q, 0.88, 0.85, U=5, angle=0, label="5 m/s", labelpos="E", color="k", labelcolor="k", coordinates='figure') #------------------------plot----------------------- plt.subplots_adjust(left=0.15,right=0.85,top=0.8,bottom=0.2,wspace=0.15,hspace=0.2) q1,cf1=plot(ssl,ax[0][0],'2023-03-08') plt.show()

根据你提供的代码，你创建了一个名为`fig`的画布，并添加了一个子图`ax`。然后，你设置了子图的投影为`ccrs.PlateCarree()`，并定义了一个范围`extent`。

接下来，你添加了海洋特征和矢量图层到子图中，并设置了x轴和y轴的刻度和格式。然后，你使用`ax.contourf()`绘制了等值填充图，并添加了一个颜色条`cb`。你还使用`ax.quiver()`绘制了矢量场图，并添加了一个矢量场图例。

最后，你使用`plt.subplots_adjust()`函数调整了子图的布局参数，并调用了一个名为`plot()`的函数，并将返回的结果分配给了`q1`和`cf1`两个变量。

请注意，根据你之前的问题，我无法确定`plot()`函数的具体实现和返回值。请确保在使用`plot()`函数之前已经定义了该函数，并且你正确地传递了所需的参数。

如果你遇到任何错误或需要进一步帮助，请提供更多上下文或相关代码，这样我就能够更准确地指导你解决问题。

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D with open("...","rb") as f: s = f.read() xyz = s.splitlines() start=[] end=[] for inf in range(4,1596): start.append([float(xyz[inf].split()[1]),float(xyz[inf].split()[3]),float(xyz[inf].split()[2])]) for inf in range(1596,3188): end.append([float(xyz[inf].split()[1]),float(xyz[inf].split()[3]),float(xyz[inf].split()[2])]) fig = plt.figure() ax = fig.add_axes(Axes3D(fig)) # ax.set_zlim3d(0,12) # print(start[1],end[1]) for i in range(1596-4): ax.quiver(start[i][0],start[i][1],start[i][2],end[i][0],end[i][1],end[i][2],arrow_length_ratio=0.1) plt.show() # fig = plt.figure() # ax = plt.axes(projection='3d') # plt.axis('off') # ax.scatter3D(x, y, z,c=num) # plt.show()

这段代码是Python中用于读取文件并处理数据的代码。首先导入了numpy和matplotlib.pyplot库，以及mpl_toolkits.mplot3d中的Axes3D类。然后使用with open语句打开文件，读取文件内容并将其存储在变量s中。接着将s按行分割，存储在变量xyz中。然后使用循环将xyz中的数据处理成起点和终点的坐标，分别存储在start和end列表中。最后创建一个3D图形，并将起点和终点的坐标绘制在图中。