我试图实现与this function in Matlab 相同的行为，其中每个箭头的颜色对应于它的大小和方向，本质上是从一个轮子中绘制它的颜色。我看到了this question，但它似乎只适用于barbs。我也看到了这个答案，但是quiver 抱怨颜色数组必须是二维的。
同时考虑幅度和方向，计算 C 和 matplotlib.pyplot.quiver 的最佳方法是什么？
【问题讨论】：
标签： python matlab vector matplotlib
我不知道您是否发现带有 matplotlib 1.4.x 的 quiver 具有 3d 功能。但是，当尝试为箭头着色时，此功能会受到限制。
我和一个朋友为我的论文编写了以下脚本（半小时左右），使用电子表格中的十六进制值绘制我的实验数据。一旦我们完成了这个学期，我们将使它更加自动化，但是将颜色图传递给 quiver 的问题是它由于某种原因不能接受矢量形式。
This link 是我的 git 存储库，其中托管了我使用的代码，由另一位朋友稍微整理了一下。
我希望我可以节省一些时间。
【讨论】：
尽管这已经很老了，但我遇到了同样的问题。基于matplotlibs quiver demo 和my own answer to this post，我创建了以下示例。这个想法是使用HSV colors Hue 值将矢量的角度转换为颜色。向量的绝对值作为饱和度和值。
import numpy as np
import matplotlib.colors
import matplotlib.pyplot as plt
def vector_to_rgb(angle, absolute):
"""Get the rgb value for the given `angle` and the `absolute` value
Parameters
----------
angle : float
The angle in radians
absolute : float
The absolute value of the gradient
Returns
-------
array_like
The rgb value as a tuple with values [0..1]
"""
global max_abs
# normalize angle
angle = angle % (2 * np.pi)
if angle < 0:
angle += 2 * np.pi
return matplotlib.colors.hsv_to_rgb((angle / 2 / np.pi,
absolute / max_abs,
absolute / max_abs))
X = np.arange(-10, 10, 1)
Y = np.arange(-10, 10, 1)
U, V = np.meshgrid(X, Y)
angles = np.arctan2(V, U)
lengths = np.sqrt(np.square(U) + np.square(V))
max_abs = np.max(lengths)
c = np.array(list(map(vector_to_rgb, angles.flatten(), lengths.flatten())))
fig, ax = plt.subplots()
q = ax.quiver(X, Y, U, V, color=c)
plt.show()
色轮如下。编辑中提到了生成它的代码。
编辑
我刚刚注意到，链接的 matlab 函数“将矢量场渲染为单位长度箭头的网格。箭头方向表示矢量场方向，颜色表示幅度”。所以我上面的例子并不是真正的问题。以下是一些修改。
左图同上。右边是引用的 matlab 函数的作用：单位长度箭头图，颜色表示幅度。中间的不使用幅度，而只使用颜色中的方向，这也可能有用。我希望从这个例子中可以清楚地看到其他组合。
import numpy as np
import matplotlib.colors
import matplotlib.pyplot as plt
def vector_to_rgb(angle, absolute):
"""Get the rgb value for the given `angle` and the `absolute` value
Parameters
----------
angle : float
The angle in radians
absolute : float
The absolute value of the gradient
Returns
-------
array_like
The rgb value as a tuple with values [0..1]
"""
global max_abs
# normalize angle
angle = angle % (2 * np.pi)
if angle < 0:
angle += 2 * np.pi
return matplotlib.colors.hsv_to_rgb((angle / 2 / np.pi,
absolute / max_abs,
absolute / max_abs))
X = np.arange(-10, 10, 1)
Y = np.arange(-10, 10, 1)
U, V = np.meshgrid(X, Y)
angles = np.arctan2(V, U)
lengths = np.sqrt(np.square(U) + np.square(V))
max_abs = np.max(lengths)
# color is direction, hue and value are magnitude
c1 = np.array(list(map(vector_to_rgb, angles.flatten(), lengths.flatten())))
ax = plt.subplot(131)
ax.set_title("Color is lenth,\nhue and value are magnitude")
q = ax.quiver(X, Y, U, V, color=c1)
# color is length only
c2 = np.array(list(map(vector_to_rgb, angles.flatten(),
np.ones_like(lengths.flatten()) * max_abs)))
ax = plt.subplot(132)
ax.set_title("Color is direction only")
q = ax.quiver(X, Y, U, V, color=c2)
# color is direction only
c3 = np.array(list(map(vector_to_rgb, 2 * np.pi * lengths.flatten() / max_abs,
max_abs * np.ones_like(lengths.flatten()))))
# create one-length vectors
U_ddash = np.ones_like(U)
V_ddash = np.zeros_like(V)
# now rotate them
U_dash = U_ddash * np.cos(angles) - V_ddash * np.sin(angles)
V_dash = U_ddash * np.sin(angles) + V_ddash * np.cos(angles)
ax = plt.subplot(133)
ax.set_title("Uniform length,\nColor is magnitude only")
q = ax.quiver(X, Y, U_dash, V_dash, color=c3)
plt.show()
要绘制色轮，请使用以下代码。请注意，这使用了上面的max_abs 值，它是色调和值可以达到的最大值。 vector_to_rgb() 函数也在这里重复使用。
ax = plt.subplot(236, projection='polar')
n = 200
t = np.linspace(0, 2 * np.pi, n)
r = np.linspace(0, max_abs, n)
rg, tg = np.meshgrid(r, t)
c = np.array(list(map(vector_to_rgb, tg.T.flatten(), rg.T.flatten())))
cv = c.reshape((n, n, 3))
m = ax.pcolormesh(t, r, cv[:,:,1], color=c, shading='auto')
m.set_array(None)
ax.set_yticklabels([])
【讨论】：