numpy数组梯度和matplotlib抖动的倒序
numpy数组梯度和matplotlib抖动的倒序
提问于 2012-08-17 03:04:25
我使用numpy 1.6和matplotlib 1.1.1，试图从我拥有的标量场生成一个速度场。到目前为止，我生成的标量数据是这样的：
num_samples = 50
dim_x = np.linspace(self.min_x, self.max_x,num_samples)
dim_y = np.linspace(self.min_y, self.max_y,num_samples)
X, Y = np.meshgrid(dim_x, dim_y)
len_x = len(dim_x)
len_y = len(dim_y)
a = np.zeros([len_x, len_y], dtype=float)
for i, y in enumerate(dim_y):
for j, x in enumerate(dim_x):
a[i][j] = x*y # not exactly my function, just an example然后我得到梯度：
(velx,vely) = np.gradient(a)在numpy文档中，velx是向量场的x分量，and是y分量。在检查matplotlib的文档时，我使用quiver使用箭头绘制向量场。它说明velx和vely是向量场的x分量和y分量：
fig0 = plt.figure()
ax = fig0.add_subplot(111)
Q = ax.quiver(X,Y, velx, vely )
plt.show()这为速度场提供了错误的结果：
该图唯一看起来正常的方法是，如果我在quiver上反转组件：
Q = ax.quiver(X,Y, vely, velx )#WHY???
我怀疑这类似于行或列的排序，但我不能确定np.gradient的输出是颠倒的，还是quiver的输出是颠倒的。所有一维问题都像预期的那样工作。谢谢!
EDIT:为了更清楚这是如何反转的，请更改函数
a[i][j] = x*y至
a[i][j] = x*x梯度应该在x方向上，随着x的增加而增加。
Q = ax.quiver(X,Y, velx, vely )我得到了
如果我把它倒过来
Q = ax.quiver(X,Y, vely, velx )我得到了
也许有更多的蟒蛇(而且是正确的！)干得好……
回答 1
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2012-08-17 03:10:17
我想你是对的(这是一个数组排序问题)。a是作为a[yidx,xidx]构建的，但是当你使用渐变时，你需要：velx, vely = np.gradient(a)，而你应该使用vely, velx = np.gradient(a)。因为沿0轴的梯度应该是vely (假设是d/dy(a) = vely)？--除非我遗漏了什么(在这种情况下，我会很高兴地删除这个答案)。
另请注意，我认为您可以在没有嵌套列表的情况下构建"a“：
a = X*Y这应该也适用于更复杂的函数。
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https://stackoverflow.com/questions/11993790
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