Python Matplotlib中的向量和标量字段

大家新年快乐
我试图用Matplotlib的quiver和pcolormesh叠加标量场和向量场的图。我想表示的数据组织在一个五列的文件中，前两列是节点坐标x和y，它们的间距相等。以下两个是向量场分量vx和vy，最后一列给出了与颜色贴图一起使用的标量场v的值

我想明确指出，标量图中不应包括vx和vz为零的节点

以下是我的数据文件示例：

0.1  0.1 -0.005  -0.0016  0.2482
0.1  0.3  0.0051 -0.0015  0.2428
0.1  0.5 -0.0002 -0.0023  0.2434
0.1  0.7 -0.004  -0.0023  0.2406
0.1  0.9 -0.0012 -0.002   0.2409
0.1  1.1 -0.0041 -0.0021  0.2393
0.1  1.3  0.0002 -0.0021  0.2404
0.1  1.5 -0.0067 -0.0025  0.237
0.1  1.7  0.0004 -0.0027  0.2387
0.1  1.9  0.0013 -0.0025  0.2387
0.3  0.1  0.0018 -0.002   0.2444
0.3  0.3  0.0105 -0.0019  0.2401
0.3  0.5  0.0031 -0.0028  0.2409
0.3  0.7 -0.0014 -0.0028  0.239
0.3  0.9  0.0009 -0.0024  0.2382
0.3  1.1  0.0013 -0.0026  0.2358
0.3  1.3  0.0021 -0.0024  0.2397
0.3  1.5 -0.0008 -0.0027  0.2386
0.3  1.7  0.0026 -0.0029  0.2394
0.3  1.9  0.0025 -0.0028  0.2395
0.5  0.1  0.0041 -0.0015  0.2485
0.5  0.3  0.0123 -0.0015  0.2439
0.5  0.5  0.0018 -0.0022  0.2454
0.5  0.7 -0.0052 -0.0022  0.2445
0.5  0.9 -0.0021 -0.002   0.2426
0.5  1.1 -0.0034 -0.0023  0.2396
0.5  1.3 -0.0027 -0.0022  0.242
0.5  1.5 -0.0077 -0.0024  0.242
0.5  1.7 -0.0006 -0.0026  0.2417
0.5  1.9 -0.0002 -0.0025  0.2409

---

希望它对其他寻找它的人有用：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np


def read_data(data_file):
    # https://stackoverflow.com/questions/3277503/
    with open(data_file, 'r') as data:
        lines = data.readlines()

    x = []
    y = []
    vx = []
    vy = []
    v = []
    for line in lines:
        # https://stackoverflow.com/questions/2492415/
        numbers = [float(n) for n in line.split()]
        x.append(numbers[0])
        y.append(numbers[1])
        vx.append(numbers[2])
        vy.append(numbers[3])
        v.append(numbers[4])

    x = np.array(x)
    y = np.array(y)
    vx = np.array(vx)
    vy = np.array(vy)
    v = np.array(v)
    n_lines = 0
    i = 0
    while x[0] == x[i]:
        n_lines += 1
        i += 1
    n_cols = len(x) / n_lines
    x = x.reshape((n_cols, n_lines))
    y = y.reshape((n_cols, n_lines))
    vx = vx.reshape((n_cols, n_lines))
    vy = vy.reshape((n_cols, n_lines))
    v = v.reshape((n_cols, n_lines))
    # Change the conditions on the line bellow to what you want,
    # it should make the 'contourf' not draw on those points.
    v[(abs(vx) <= 0.002) & (abs(vy) <= 0.002)] = np.NaN
    #https://stackoverflow.com/questions/16343752/
    return x, y, vx, vy, v


def plot_all(x, y, vx, vy, v):
    # https://stackoverflow.com/questions/12079842/
    fig = plt.figure()
    ax = fig.add_subplot(111)
    ax.contourf(x, y, v)
    ax.quiver(x, y, vx, vy)
    fig.show()


if __name__ == "__main__":
    data = read_data('data.txt')
    plot_all(*data)

导入matplotlib.pyplot作为plt
将numpy作为np导入
def读取数据（数据文件）：
# https://stackoverflow.com/questions/3277503/
打开（数据_文件，'r'）作为数据：
lines=data.readlines（）
x=[]
y=[]
vx=[]
vy=[]
v=[]
对于行中的行：
# https://stackoverflow.com/questions/2492415/
numbers=[line.split（）中n的浮点（n）]
x、 追加（数字[0]）
y、 追加（数字[1]）
追加（数字[2]）
vy.append（数字[3]）
v、 追加（数字[4]）
x=np.数组（x）
y=np.数组（y）
vx=np.阵列（vx）
vy=np.数组（vy）
v=np.数组（v）
n_线=0
i=0
而x[0]==x[i]：
n_行+=1
i+=1
n_cols=len（x）/n_线
x=x.重塑（n列，n行））
y=y。重塑（（n列，n行））
vx=vx.重塑（（n列，n行））
vy=vy.重塑（（n列，n行））
v=v.重塑（（n列，n行））
#将下面行中的条件更改为您想要的条件，
#它应该使“轮廓”不在这些点上绘制。
v[（abs（vx）好的…那么问题出在哪里？什么不起作用？您尝试了什么？为了让您开始：，在之后将其转换为浮点数，然后尝试和。请阅读。