在 matplotlib 中绘制向量减法答案

【问题标题】：Plot vector subtraction in matplotlib在 matplotlib 中绘制向量减法
【发布时间】：2022-01-15 21:40:13
【问题描述】：

我想绘制三个向量，b、d 和 d-b。当然，这意味着d-b 的尾巴碰到了b 的头部。我正在使用this SO 绘制箭头。但是，我显然不了解 API，因为我得到的数字令人困惑。箭头看起来大致方向正确，但幅度相差甚远。不知道我在这里做错了什么。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt


b = np.array([4, 1])
d = np.array([-3, 3])
m = d-b

o = np.array([
    [0, 0, b[0]],
    [0, 0, b[1]]
])
v = np.array([
    [b[0], b[1]],
    [d[0], d[1]],
    [m[0], m[1]]
])

fig, ax = plt.subplots()
ax.quiver(*o, v[:, 0], v[:, 1])
plt.show()

【问题讨论】：

标签： python numpy matplotlib

【解决方案1】：

根据this 和matplotlib 文档here，您需要使用angles='xy', scale_units='xy', scale=1 来获得正确的单位。

见下面的代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt


b = np.array([4, 1])
d = np.array([-3, 3])
m = d-b
print(np.linalg.norm(d))
o = np.array([
    [0, 0, b[0]],
    [0, 0, b[1]]
])
v = np.array([
    [b[0], b[1]],
    [d[0], d[1]],
    [m[0], m[1]]
])

fig, ax = plt.subplots()
ax.quiver(*o, v[:, 0], v[:, 1],angles='xy', scale_units='xy', scale=1)
ax.set_xlim([-4,4])
ax.set_ylim([-4,4])
plt.show()

还有输出：

【讨论】：

【解决方案2】：

这样存储向量的坐标更方便：

S = np.stack([*o, v[:, 0], v[:, 1]])
>>> S
array([[ 0,  0,  4],
       [ 0,  0,  1],
       [ 4, -3, -7],
       [ 1,  3,  2]])

现在您可以通过这种方式访问起点和方向的坐标：

>>> S[:2], S[2:]
(array([[0, 0, 4],
        [0, 0, 1]]),
 array([[ 4, -3, -7],
        [ 1,  3,  2]]))

以及终点坐标：

>>> S[:2] + S[2:]
array([[ 4, -3, -3],
       [ 1,  3,  3]])

所以你可以得到一个平面上的所有点：

>>> pts = np.hstack([S[:2], S[:2] + S[2:]])
array([[ 0,  0,  4,  4, -3, -3],
       [ 0,  0,  1,  1,  3,  3]])

对于后面的部分，请查看jylls 的答案并使用：

plt.quiver(*S, angles='xy', scale_units='xy', scale=1)

最后，既然您有一个不错的情节，您可能会对如何为情节指定边界感兴趣。你可以这样做：

x_min, y_min = np.min(pts, axis=1)
x_max, y_max = np.max(pts, axis=1)
plt.xlim([x_min, x_max])
plt.ylim([y_min, y_max])
plt.show()

【讨论】：