python流场速度矢量图

Python中可以使用matplotlib库的streamplot函数来可视化流场速度矢量图。流场速度矢量图包含了坐标和方向信息。以下是一个绘制流场速度矢量图的示例代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

w = 3
Y, X = np.mgrid[-w:w:100j, -w:w:100j]
U = -1 - X**2 + Y
V = 1 - X + Y**2

speed = np.sqrt(U*U + V*V)

fig, ax = plt.subplots()
ax.streamplot(X, Y, U, V, density=[0.5, 1])
ax.set_title('Varying Density')

plt.show()

这段代码使用了numpy库生成了坐标网格，并定义了x和y方向上的速度分量U和V。然后，使用streamplot函数绘制了流场速度矢量图，并设置了流线的密度。

你可以根据自己的需求修改代码中的参数以及速度分量的计算方式来绘制不同的流场速度矢量图。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>

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下面是一个简单的示例代码，说明如何使用Matplotlib和Numpy库创建矢量场流线图和气温图：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建网格
x, y = np.meshgrid(np.linspace(-2, 2, 20), np.linspace(-2, 2, 20))

# 定义矢量场
u = -y
v = x

# 创建流线图
plt.streamplot(x, y, u, v, density=0.6, linewidth=1, arrowsize=1, arrowstyle='->')

# 创建气温图
z = np.sin(x**2 + y**2)
plt.contourf(x, y, z, cmap='coolwarm')

# 显示图形
plt.show()

首先，我们创建了一个20x20的网格，并定义了矢量场。然后，使用`streamplot()`函数创建流线图，并使用`density`、`linewidth`、`arrowsize`和`arrowstyle`参数设置流线图的外观。接下来，使用`contourf()`函数创建气温图，并使用`cmap`参数设置颜色映射。最后，使用`show()`函数显示图形。

以上代码可以创建一个简单的矢量场流线图和气温图，用于展示流场的方向和强度以及气温的分布情况。