如何使用Matplotlib在python中绘制矢量

小编典典

如何使用Matplotlib在python中绘制矢量

python

我正在学习线性代数课程，我想可视化正在使用的向量，例如向量加法，法向向量等。

例如：

V = np.array([[1,1],[-2,2],[4,-7]])

在这种情况下，我想绘制3个向量V1 = (1,1), M2 = (-2,2), M3 = (4,-7)。

然后，我应该能够添加V1，V2来绘制一个新的向量V12（全部合并在一个图中）。

当我使用以下代码时，情节与预期不符

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
M = np.array([[1,1],[-2,2],[4,-7]])

print("vector:1")
print(M[0,:])
# print("vector:2")
# print(M[1,:])
rows,cols = M.T.shape
print(cols)

for i,l in enumerate(range(0,cols)):
    print("Iteration: {}-{}".format(i,l))
    print("vector:{}".format(i))
    print(M[i,:])
    v1 = [0,0],[M[i,0],M[i,1]]
    # v1 = [M[i,0]],[M[i,1]]
    print(v1)
    plt.figure(i)
    plt.plot(v1)
    plt.show()

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2021-01-20

共1个答案

小编典典

多亏了每个人，您的每个帖子对我都有很大帮助。
对于我的问题，rbierman代码非常简单，我做了一些修改，并创建了一个函数来绘制给定数组中的向量。我希望看到任何进一步改进建议。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
def plotv(M):
    rows,cols = M.T.shape
    print(rows,cols)

    #Get absolute maxes for axis ranges to center origin
    #This is optional
    maxes = 1.1*np.amax(abs(M), axis = 0)
    colors = ['b','r','k']
    fig = plt.figure()
    fig.suptitle('Vectors', fontsize=10, fontweight='bold')

    ax = fig.add_subplot(111)
    fig.subplots_adjust(top=0.85)
    ax.set_title('Vector operations')

    ax.set_xlabel('x')
    ax.set_ylabel('y')

    for i,l in enumerate(range(0,cols)):
        # print(i)
        plt.axes().arrow(0,0,M[i,0],M[i,1],head_width=0.2,head_length=0.1,zorder=3)

        ax.text(M[i,0],M[i,1], str(M[i]), style='italic',
            bbox={'facecolor':'red', 'alpha':0.5, 'pad':0.5})

    plt.plot(0,0,'ok') #<-- plot a black point at the origin
    # plt.axis('equal')  #<-- set the axes to the same scale
    plt.xlim([-maxes[0],maxes[0]]) #<-- set the x axis limits
    plt.ylim([-maxes[1],maxes[1]]) #<-- set the y axis limits

    plt.grid(b=True, which='major') #<-- plot grid lines
    plt.show()

r = np.random.randint(4,size=[2,2])
print(r[0,:])
print(r[1,:])
r12 = np.add(r[0,:],r[1,:])
print(r12)
plotv(np.vstack((r,r12)))

在随机向量上执行向量加法

2021-01-20