numpy数组梯度的反向顺序和matplotlib箭头图

Question

numpy数组梯度的反向顺序和matplotlib箭头图

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我正在使用numpy 1.6和matplotlib 1.1.1，尝试从我拥有的标量场生成速度场。到目前为止，我是这样生成我的标量数据的：

    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

然后我得到了渐变色：

   (velx,vely) =  np.gradient(a)

从numpy文档中可以看到，velx是向量场的x分量，而vely是y分量。查看matplotlib文档，使用quiver函数绘制矢量场时，它说明velx和vely分别是向量场的x和y分量：

    fig0 = plt.figure()
    ax = fig0.add_subplot(111)
    Q = ax.quiver(X,Y, velx, vely )
    plt.show()

这会给出速度场的错误结果：

标量场的错误结果

唯一让图形看起来正常的方法是反转quiver上的组件：

    Q = ax.quiver(X,Y, vely, velx )#WHY???

带“错误”表达式的正确结果

我怀疑这类似行列排序，但是如果np.gradient的输出被倒置了，或者quiver被倒置了，我就搞不清楚了。所有一维问题都按预期工作。谢谢！

编辑：为了更加清晰地说明这种情况如何倒置，请更改函数。

a[i][j] = x*y

to

a[i][j] = x*x

渐变应该在x方向上，随着x的增加而增加。结果仍然不正确：如果我使用

Q = ax.quiver(X,Y, velx, vely )

我理解为

仍然错误

如果我将其反转

Q = ax.quiver(X,Y, vely, velx )

我明白了

或许有一种更符合Python风格（且正确的）方法可以实现...

- Ivan

1个回答

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可以查看英文原文，
原文链接

- mgilson · Accepted Answer

我认为你是对的，（这是一个数组排序问题）。a 是按照 a[yidx,xidx] 构建的，但当你取梯度时，你做了：velx, vely = np.gradient(a)，而你应该这样做：vely, velx = np.gradient(a)。由于沿着0轴的梯度应该给出 vely（可能是 d/dy(a) = vely）？——除非我漏掉了什么（在这种情况下，我会很高兴删除这个答案）。

另外请注意，我认为你可以不用嵌套列表来构建 "a"：

a = X*Y

这应该也适用于更复杂的函数...