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。

ax.quiver 箭头太密

`ax.quiver` 函数在 Matplotlib 中用于创建箭头图，当箭头密集时，可能会导致图表看起来混乱，难以解读。如果箭头太多，你可以通过调整以下几个参数来控制密度：

1. `scale`: 设置每个点到相邻点之间的箭头长度。增大这个值可以减少箭头的数量。
2. `pivot`: 指定箭头相对于数据点的位置。设为 `'mid'` 或 `'tip'` 可以让箭头更分散一些。
3. `width`: 箭头的宽度。减小宽度会降低视觉复杂度。
4. `head_length` 和 `head_width`: 控制箭头头部的比例，较小的尺寸有助于减少密集感。

例如，如果你想要减少每行或每列箭头的数量，可以设置`scale`或`head_length`为较大的值，或者只显示特定方向的箭头，比如仅沿x轴或y轴：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 创建一个网格和箭头分布
x = np.linspace(-1, 1, 50)
y = np.linspace(-1, 1, 50)
X, Y = np.meshgrid(x, y)

# 调整 quiver 参数
U = np.sin(X**2 + Y**2)  # 风速向量
V = np.cos(X**2 + Y**2)  # 方向向量
ax = plt.gca()
ax.quiver(X, Y, U, V, scale=0.5, width=0.02, head_length=3, head_width=2)

# 另一种例子，只显示正x方向箭头
U = np.zeros_like(Y)  # 只有水平箭头
V = np.ones_like(Y)   # 沿x轴正向
ax.quiver(X, Y, U, V, scale=0.8, headlength=6, headwidth=4, angles='xy', scale_units='xy')

plt.show()