Köcher plot Pfeil Seitenverhältnis

Question

Ich habe einige Probleme mit Matplotlib Köcher Plot. Bei einem Geschwindigkeitsvektorfeld möchte ich die Geschwindigkeitsvektoren über den Stromlinien darstellen. Die Vektoren sind nicht wie erwartet tangential zur Stream-Funktion.

Um die Stream-Funktion zu berechnen, verwende ich eine Python-übersetzte Version von Dr. Pankratovs Matlab-Code, verfügbar unter http://www-pord.ucsd.edu/~matlab/stream.htm (meine wird bald bei GitHub verfügbar sein).

seine Ergebnisse verwenden, verwende ich diesen Code:

import numpy 
import pylab 

# Regular grid coordineates, velocity field and stream function 
x, y = numpy.meshgrid(numpy.arange(0, 21), numpy.arange(0, 11)) 
u = numpy.array([[10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 
     27, 28, 29, 30], 
     [ 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 
     26, 27, 28, 29], 
     [ 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 
     25, 26, 27, 28], 
     [ 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 
     24, 25, 26, 27], 
     [ 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 
     23, 24, 25, 26], 
     [ 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 
     22, 23, 24, 25], 
     [ 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 
     21, 22, 23, 24], 
     [ 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 
     20, 21, 22, 23], 
     [ 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 
     19, 20, 21, 22], 
     [ 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 
     18, 19, 20, 21], 
     [ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 
     17, 18, 19, 20]]) 
v = numpy.array([[ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 
     13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20], 
     [ -1, 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 
     12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19], 
     [ -2, -1, 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 
     11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18], 
     [ -3, -2, -1, 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 
     10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17], 
     [ -4, -3, -2, -1, 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 
      9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16], 
     [ -5, -4, -3, -2, -1, 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 
      8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15], 
     [ -6, -5, -4, -3, -2, -1, 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 
      7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14], 
     [ -7, -6, -5, -4, -3, -2, -1, 0, 1, 2, 3, 4, 5, 
      6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13], 
     [ -8, -7, -6, -5, -4, -3, -2, -1, 0, 1, 2, 3, 4, 
      5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12], 
     [ -9, -8, -7, -6, -5, -4, -3, -2, -1, 0, 1, 2, 3, 
      4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11], 
     [-10, -9, -8, -7, -6, -5, -4, -3, -2, -1, 0, 1, 2, 
      3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]]) 
psi = numpy.array([[ 0. , 0.5, 2. , 4.5, 8. , 12.5, 18. , 24.5, 
      32. , 40.5, 50. , 60.5, 72. , 84.5, 98. , 112.5, 
     128. , 144.5, 162. , 180.5, 200. ], 
     [ -9.5, -10. , -9.5, -8. , -5.5, -2. , 2.5, 8. , 
      14.5, 22. , 30.5, 40. , 50.5, 62. , 74.5, 88. , 
     102.5, 118. , 134.5, 152. , 170.5], 
     [ -18. , -19.5, -20. , -19.5, -18. , -15.5, -12. , -7.5, 
      -2. , 4.5, 12. , 20.5, 30. , 40.5, 52. , 64.5, 
      78. , 92.5, 108. , 124.5, 142. ], 
     [ -25.5, -28. , -29.5, -30. , -29.5, -28. , -25.5, -22. , 
     -17.5, -12. , -5.5, 2. , 10.5, 20. , 30.5, 42. , 
      54.5, 68. , 82.5, 98. , 114.5], 
     [ -32. , -35.5, -38. , -39.5, -40. , -39.5, -38. , -35.5, 
     -32. , -27.5, -22. , -15.5, -8. , 0.5, 10. , 20.5, 
      32. , 44.5, 58. , 72.5, 88. ], 
     [ -37.5, -42. , -45.5, -48. , -49.5, -50. , -49.5, -48. , 
     -45.5, -42. , -37.5, -32. , -25.5, -18. , -9.5, 0. , 
      10.5, 22. , 34.5, 48. , 62.5], 
     [ -42. , -47.5, -52. , -55.5, -58. , -59.5, -60. , -59.5, 
     -58. , -55.5, -52. , -47.5, -42. , -35.5, -28. , -19.5, 
     -10. , 0.5, 12. , 24.5, 38. ], 
     [ -45.5, -52. , -57.5, -62. , -65.5, -68. , -69.5, -70. , 
     -69.5, -68. , -65.5, -62. , -57.5, -52. , -45.5, -38. , 
     -29.5, -20. , -9.5, 2. , 14.5], 
     [ -48. , -55.5, -62. , -67.5, -72. , -75.5, -78. , -79.5, 
     -80. , -79.5, -78. , -75.5, -72. , -67.5, -62. , -55.5, 
     -48. , -39.5, -30. , -19.5, -8. ], 
     [ -49.5, -58. , -65.5, -72. , -77.5, -82. , -85.5, -88. , 
     -89.5, -90. , -89.5, -88. , -85.5, -82. , -77.5, -72. , 
     -65.5, -58. , -49.5, -40. , -29.5], 
     [ -50. , -59.5, -68. , -75.5, -82. , -87.5, -92. , -95.5, 
     -98. , -99.5, -100. , -99.5, -98. , -95.5, -92. , -87.5, 
     -82. , -75.5, -68. , -59.5, -50. ]]) 

# The plots! 
pylab.close('all') 
pylab.ion() 
pylab.figure(figsize=[8, 8]) 
pylab.contour(x, y, psi, 20, colors='k', linestyles='-', linewidth=1.0) 
pylab.quiver(x, y, u, v, angles='uv', scale_units='xy', scale=10) 

ax = pylab.axes() 
ax.set_aspect(1.) 

das folgende Ergebnis zu erzeugen, meine Probleme zu erläutern.

Offenbar Die Berechnungen sind in Ordnung, aber die Geschwindigkeitsvektoren sind nicht Tangente an die Stromfunktion, wie erwartet. Mit den exakten Speicherwerten erzeugt Matlab einen Köcher-Plot, der genau zeigt, was ich will. In meinem Fall ergibt das Einstellen des Seitenverhältnisses auf eins das gewünschte Ergebnis, aber zwingt das Achsenrechteck, ein bestimmtes Seitenverhältnis zu haben.

Ich habe schon erfolglos verschiedene Argumente wie 'Einheiten', 'Winkel' oder 'Skala' ausprobiert.

Kann jemand Quiver-Plots erstellen, die sich an das Seitenverhältnis des Canvas anpassen und wie erwartet immer noch meine Konturen berühren?

Ich erwarte ein ähnliches Ergebnis wie wie diese (beachten Sie, wie sich die Vektoren tangential zu den Stromlinien sind):

Vielen Dank!

Answer 1

Plot Köcher (doc)

pylab.quiver(x, y, u, v, angles='xy', scale_units='xy', scale=10) 

angles='uv' den Winkel des Vektors durch atan2(u,v) setzt verwenden, zieht angles='xy' den Vektor von (x,y) zu (x+u, y+v)