plt.quiver根据数据大小指定颜色，并归一化箭头长度

在Matplotlib中，如果你想要根据数据的大小动态地改变Quiver图（矢量场图）的颜色，并归一化箭头长度，你可以使用`quiver()`函数配合`colors`和`scale`参数。首先，你需要创建一个二维数组来表示向量值，然后用这个数组的数据作为颜色值和长度比例。

下面是一个示例，假设你有一个二维数组`vectors`代表向量数据，`cmap`是你选择的颜色映射（如`plasma`、`viridis`等），`scale`用于控制箭头的长度范围：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.colors as mcolors

# 假设你有一个二维向量数组vectors
vectors = np.random.rand(100, 100, 2)

# 归一化矢量长度
norm = mcolors.Normalize(vmin=vectors.min(), vmax=vectors.max())

# 根据向量大小创建颜色
colors = plt.cm.plasma(norm(vectors))

# 使用quiver()绘制矢量图
q = plt.quiver(*np.meshgrid(range(100), range(100)), vectors[:, :, 0], vectors[:, :, 1], colors=colors)

# 可以设置箭头的比例，例如将最大长度设置为1
scale = 1 / vectors.max()

# 如果你想固定箭头长度，可以将scale设为1
qk = plt.quiverkey(q, 0.9, 0.9, scale * 5, r'$%s \times \max$' % ('vector' if scale == 1 else 'scaled'), labelpos='E')

plt.colorbar(qk)  # 显示颜色bar
plt.show()