matplotlib.pyplot.barbs

matplotlib.pyplot.barbs(*args, data=None, **kwargs)[source]

Отображает двумерное поле стрелок-барбов.

Вызов:

barbs([X, Y], U, V, [C], **kwargs)

Где X, Y определяют расположение барбов, U, V определяют направление барбов, а C необязательно задаёт цвет.

Все аргументы могут быть 1D или 2D. U, V, C могут быть массивными, но массивные X, Y в настоящее время не поддерживаются.

Стрелки-барбы традиционно используются в метеорологии для отображения скорости и направления ветра, но технически могут использоваться для отображения любого двумерного векторного количества. В отличие от стрелок, которые отображают величину вектора по длине стрелки, барбы предоставляют более количественную информацию о величине вектора, используя наклонные линии или треугольник для различных приращений величины, как показано схематично ниже:

:                   /\    \
:                  /  \    \
:                 /    \    \    \
:                /      \    \    \
:               ------------------------------

Наибольшее приращение задается треугольником (или «флагом»). После этого следуют полные линии (барбы). Наименьшее приращение — это половина линии. Конечно, не может быть более чем одной половины линии. Если величина мала и требует только одной половины линии без полных линий или треугольников, половина линии смещается от конца барба, чтобы её можно было легко отличить от барбов с одной полной линией. Величина для показанного выше барба номинально равна 65, используя стандартные приращения 50, 10 и 5.

См. также https://en.wikipedia.org/wiki/Wind_barb.

Параметры:

X, Y1D или 2D массив-подобный объект, необязательно

Координаты x и y расположения барбов. Смотрите pivot, чтобы узнать, как барбы рисуются к позициям x, y.

Если не заданы, они будут сгенерированы как равномерная сетка целых чисел на основе размеров U и V.

Если X и Y являются 1D, но U, V являются 2D, X, Y расширяются до 2D с помощью X, Y = np.meshgrid(X, Y). В этом случае len(X) и len(Y) должны соответствовать размерам столбцов и строк U и V.

U, V1D или 2D массив-подобный объект

Компоненты x и y оси барба.

C1D или 2D массив-подобный объект, необязательно

Числовые данные, которые определяют цвета барбов с помощью цветовой схемы norm и cmap.

Это не поддерживает явные цвета. Если вы хотите установить цвета напрямую, используйте barbcolor вместо этого.

lengthвещественное число, по умолчанию: 7

Длина барба в точках; другие части барба масштабируются относительно этого значения.

pivot{'tip', 'middle'} или вещественное число, по умолчанию: 'tip'

Часть стрелки, прикрепленная к сетке X, Y. Барб вращается вокруг этой точки. Это также может быть число, которое смещает начало барба на заданное количество точек от точки сетки.

barbcolorцвет или последовательность цветов

Цвет всех частей барба, кроме флагов. Этот параметр аналогичен параметру edgecolor для многоугольников, который можно использовать вместо него. Однако этот параметр переопределит facecolor.

flagcolorцвет или последовательность цветов

Цвет флагов на барбе. Этот параметр аналогичен параметру facecolor для многоугольников, который можно использовать вместо него. Однако этот параметр переопределит facecolor. Если это не задано (и C тоже нет), flagcolor будет установлен так, чтобы соответствовать barbcolor, чтобы барб имел одинаковый цвет. Если C задан, flagcolor не имеет эффекта.

sizesсловарь, необязательно

Словарь коэффициентов, определяющих отношение заданного элемента к длине барба. Включить нужно только те значения, которые нужно переопределить. К этим элементам относятся:

'spacing' - расстояние между элементами (флагами, полными/половинными барбами)
'height' - высота (расстояние от оси до верха) флага или полной барбы
'width' - ширина флага, в два раза больше ширины полной барбы
'emptybarb' - радиус круга, используемого для малых величин

fill_emptybool, по умолчанию: False

Указывает, заполнять ли пустые барбы (кружки), которые нарисованы, цветом флага. Если они не заполнены, центр прозрачен.

roundingbool, по умолчанию: True

Указывает, следует ли округлять величину вектора при распределении компонентов барба. Если True, величина округляется до ближайшего кратного приращения половины барба. Если False, величина просто обрезается до ближайшего меньшего кратного.

barb_incrementsсловарь, необязательно

Словарь приращений, определяющий значения, которые нужно сопоставить с разными частями барба. Включить нужно только те значения, которые нужно переопределить.

'half' - половины барбов (По умолчанию 5)
'full' - полные барбы (По умолчанию 10)
'flag' - флаги (по умолчанию 50)

flip_barbbool или массив bool, по умолчанию: False

Указывает, должны ли линии и флаги указывать в обратном направлении. Нормальное поведение — линии и флаги барбов указывают вправо (происходит от того, что в северном полушарии эти элементы стрелок указывают к низкому давлению).

Одно значение применяется ко всем барбам. Отдельные барбы можно перевернуть, передав массив bool, совпадающий по размеру с U и V.

Возвращаемое значение:

barbsBarbs

Другие параметры:

dataиндексируемый объект, необязательно: Если задано, все параметры также принимают строку s, которая интерпретируется как data[s] (если это не вызывает исключения).
**kwargs

Штриховку можно дополнительно настроить, используя ключевые аргументы PolyCollection:

Свойство	Описание
`agg_filter`	функция фильтра, которая принимает (m, n, 3) массив float и значение dpi, и возвращает (m, n, 3) массив и два смещения от левого нижнего угла изображения
`alpha`	массивоподобное или скалярное значение или None
`animated`	bool
`antialiased` или aa или antialiaseds	bool или список bool
`array`	массивоподобное значение или None
`capstyle`	`CapStyle` или {'butt', 'projecting', 'round'}
`clim`	(vmin: float, vmax: float)
`clip_box`	`Bbox`
`clip_on`	bool
`clip_path`	Объект Patch или (Path, Transform) или None
`cmap`	`Colormap` или str или None
`color`	цвет или список кортежей RGBA
`edgecolor` или ec или edgecolors	цвет или список цветов или 'face'
`facecolor` или facecolors или fc	цвет или список цветов
`figure`	`Figure`
`gid`	строка
`hatch`	{'/', '\', '\|', '-', '+', 'x', 'o', 'O', '.', '*'}
`in_layout`	bool
`joinstyle`	`JoinStyle` или {'miter', 'round', 'bevel'}
`label`	объект
`linestyle` или dashes или linestyles или ls	строка или кортеж или список
`linewidth` или linewidths или lw	число с плавающей точкой или список чисел с плавающей точкой
`mouseover`	bool
`norm`	`Normalize` или строка или None
`offset_transform` или transOffset	неизвестно
`offsets`	(N, 2) или (2,) массивоподобное значение
`path_effects`	`AbstractPathEffect`
`paths`	список массивоподобных значений
`picker`	None или bool или число с плавающей точкой или вызываемый объект
`pickradius`	неизвестно
`rasterized`	bool
`sizes`	`numpy.ndarray` или None
`sketch_params`	(scale: float, length: float, randomness: float)
`snap`	bool или None
`transform`	`Transform`
`url`	строка
`urls`	список строк или None
`verts`	список массивоподобных значений
`verts_and_codes`	неизвестно
`visible`	bool
`zorder`	число с плавающей точкой

Примеры использования `matplotlib.pyplot.barbs`

<img alt="" src="data:image/png;base64,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

Стрелки ветра

matplotlib.pyplot.barbs

Примеры использования matplotlib.pyplot.barbs

Примеры использования `matplotlib.pyplot.barbs`