如何使用matplotlib繪制2d數學向量？

Question

我們如何使用matplotlib繪制2D數學向量？ 有沒有人有這方面的例子或建議？

我有幾個向量存儲為2D numpy數組，我想將它們繪制為有向邊。

要繪制的向量構造如下：

import numpy as np
# a list contains 3 vectors;
# each list is constructed as the tail and the head of the vector
a = np.array([[0, 0, 3, 2], [0, 0, 1, 1], [0, 0, 9, 9]]) 

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編輯：

我剛剛為任何對輸出感興趣的人添加了tcaswell的最終答案圖，並想用matplotlib繪制2d向量：

Answer 1

halex評論中的建議是正確的，你想使用quiver（ doc ），但你需要稍微調整屬性。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

soa = np.array([[0, 0, 3, 2], [0, 0, 1, 1], [0, 0, 9, 9]])
X, Y, U, V = zip(*soa)
plt.figure()
ax = plt.gca()
ax.quiver(X, Y, U, V, angles='xy', scale_units='xy', scale=1)
ax.set_xlim([-1, 10])
ax.set_ylim([-1, 10])
plt.draw()
plt.show()

Answer 2

這很簡單。 希望這個例子有幫助。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.random.normal(10,5,100)
y = 3 + .5*x + np.random.normal(0,1,100)
myvec = np.array([x,y])
plt.plot(myvec[0,],myvec[1,],'ro')
plt.show()

會產生：

要繪制數組，您可以將它們切片為1D向量並繪制它們。 我已經閱讀了所有不同選項的matplotlib的完整文檔。 但是你可以將numpy向量視為大多數示例的正常元組。