matplotlib 计算二维流线图数据

要绘制二维流线图，需要先计算出流场的速度场数据。可以通过使用Python中的NumPy和matplotlib库中的函数来计算和绘制二维流线图。

首先，需要定义一个二维网格，可以使用NumPy中的meshgrid函数来生成。然后，可以定义一个速度场函数，例如：

import numpy as np

def velocity_field(x, y):
    u = -y
    v = x
    return u, v

其中，u和v分别表示速度场在x和y方向上的分量，这里的速度场为一个旋转场。

接下来，可以使用matplotlib中的streamplot函数来计算和绘制流线图：

import matplotlib.pyplot as plt

# 定义网格
x = np.linspace(-2, 2, 20)
y = np.linspace(-2, 2, 20)
X, Y = np.meshgrid(x, y)

# 计算速度场
u, v = velocity_field(X, Y)

# 绘制流线图
plt.streamplot(X, Y, u, v)
plt.show()

这里生成了一个20x20的网格，然后计算出速度场的分量，并使用streamplot函数绘制了流线图。可以看到，流线图中的线条表示了速度场中的流线方向和强度。

除了流线图，还可以使用quiver函数绘制速度场的箭头图，例如：

# 绘制箭头图
plt.quiver(X, Y, u, v)
plt.show()

这里使用quiver函数绘制了速度场的箭头图，箭头的长度和方向表示了速度场在每个点处的速度大小和方向。