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python - 当我知道速度的 u 和 v 分量(numpy 2d 数组)时，如何使用 python 中的绘图程序绘制流线？

coder 2023-05-26 原文

我希望标题本身很清楚，我正在使用分数步法、有限差分公式(Navier-Stokes 原始变量形式)解决 2D 盖驱动腔(方形域)问题，我有 u 和 v 分量整个域的速度，无需手动计算流线，是否有一个命令或绘图工具可以为我完成这项工作？

我希望这个问题与编程足够相关，因为我需要一个工具来绘制流线而不显式计算它们。

我已经解决了流涡度 NS 形式的相同问题，我只需要获取流函数的等高线图即可获得流线。

我希望该工具或绘图仪是一个 python 库，并且可以安装在 fedora 中(我可以妥协并使用 mint)而不用大惊小怪!

如果有人指出库和相关命令，我将不胜感激(将节省大量时间)

最佳答案

看看Tom Flannaghan's streamplot function . relevant thread on the user's list is here , 还有一个 similar code snippet by Ray Speth做的事情略有不同。

如果您在速度方面遇到问题，使用 scipy 的一些集成功能可能比这两个示例中使用的纯 numpy 集成功能更有效。不过，我还没有尝试过，这些都故意避免了对 scipy 的依赖。 (与 numpy 相比，scipy 是一个相当重的依赖项)

从它的示例情节:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from streamplot import streamplot

x = np.linspace(-3,3,100)
y = np.linspace(-3,3,100)
u = -1-x**2+y[:,np.newaxis]
v = 1+x-y[:,np.newaxis]**2
speed = np.sqrt(u*u + v*v)

plt.figure()
plt.subplot(121)
streamplot(x, y, u, v, density=1, INTEGRATOR='RK4', color='b')
plt.subplot(122)
streamplot(x, y, u, v, density=(1,1), INTEGRATOR='RK4', color=u,
           linewidth=5*speed/speed.max())
plt.show()

另一种选择是使用VTK。它是加速 3D 绘图，因此制作 2D 绘图需要正确设置相机(这不是太难)，并且您将无法获得矢量输出。

Mayavi、tvtk 和 mlab 为 VTK 提供 pythonic 包装器。它在这些方面具有很多功能。

使用 VTK 从 numpy 数组中绘制流线的最简单方法是使用 mayavi.mlab.flow .我将暂时跳过一个示例，但如果您想探索使用 VTK 来执行此操作，我可以添加一个。

关于python - 当我知道速度的 u 和 v 分量(numpy 2d 数组)时，如何使用 python 中的绘图程序绘制流线？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/8296617/

pythonnumpycodesectionstreamplotmatplotlibscipyvelocity

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