Matplotlib ストリームプロット#
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Matplotlibでベクトル場を連続した線としてプロットするax.streamplotについて解説します。
なお、個々の位置におけるベクトルでプロットするには、ax.quiverを使用します。
ストリームプロットの例#
ax.streamplotを用いたベクトル場の例を以下に示します。
中心(x, y)=(0, 0)から外側に向かうベクトル場です。
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x, y = np.meshgrid(np.linspace(-3, 3, 7), np.linspace(-3, 3, 7))
u, v = x, y
fig, ax = plt.subplots()
ax.streamplot(x, y, u, v)
plt.show()
ax.streamplotの主な引数を説明します。
ax.streamplot(x, y, u, v)
x: ベクトル場のx座標y: ベクトル場のy座標u: ベクトル場のx方向成分v: ベクトル場のy方向成分
x, yは間隔が均等かつ昇順の1次元または2次元の配列となります。
2次元の配列にした場合、x, yは同じ要素数とする必要があります。
1次元の配列にした場合、自動的にnp.meshgrid(x, y)で2次元配列に変換されます。
u, vは2次元配列となり、（2次元配列にした）x, yと同じ要素数にする必要があります。
線の色#
ストリームプロットの線の色を指定する方法を解説します。
ax.streamplotのcolor引数に、数値の2次元配列（uやvと同じ要素数）で色を指定します。
以下の例では、ベクトルの長さvector_lengthをcolor引数に与えています（ベクトルが大きいほど黄色に近い）。
なお、例ではplt.colorbarを使ってカラーバーも表示しています。
ax.streamplotの戻り値はStreamplotSetクラスのインスタンスです。
そのlines属性をplt.colorbarに与えます。
vector_length = np.sqrt(u**2 + v**2)
fig, ax = plt.subplots()
streamplot_set = ax.streamplot(x, y, u, v, color=vector_length)
plt.colorbar(streamplot_set.lines, ax=ax)
plt.show()
カラーマップは以下のようにax.streamplotのcmap引数で指定できます。
カラーマップの一覧についてはMatplotlibのカラーマップの記事を参照してください。
また、norm引数で色のレンジを指定できます。
matplotlib.colors.Normalizeのvmin, vmaxで最小値と最大値を指定し、norm引数に与えます。
import matplotlib
c_norm = matplotlib.colors.Normalize(vmin=-2, vmax=7)
fig, ax = plt.subplots()
streamplot_set = ax.streamplot(x, y, u, v, color=vector_length, cmap="Reds", norm=c_norm)
plt.colorbar(streamplot_set.lines, ax=ax)
plt.show()
線の密度#
線の密度はax.streamplotのdensity引数で指定できます。
値が大きいほど密度が高くなります（デフォルト値は1）。
fig, ax = plt.subplots()
ax.streamplot(x, y, u, v, density=0.5)
plt.show()
線の表示設定#
ax.streamplotの以下のオプションで線の表示を変更できます。
arrowsize(float): 矢印の大きさ（デフォルト値：1）arrowstyle(str): 矢印のスタイル（デフォルト値：'-|>'）broken_streamlines(bool):Trueの場合、ある線が他の線に近づくと途切れます（デフォルト値:True）。
broken_streamlines=Falseとすると、以下のように線が途切れずに描画されます。
fig, ax = plt.subplots()
ax.streamplot(x, y, u, v, broken_streamlines=False)
plt.show()
