关于绘制流线图相关属性，我们来实操一下控制流线的起点数据

• 调用np.mgrid[]定义x,y二维数据
• 调用pyplot.streamplot()方法绘制流线图
• 调用pyplot.plot()方法绘制折线图，使用marker属性标记

y,x= np.mgrid[-3:3:100j, -3:3:100j]
u = -1-x**2+y
v = 1+x-y**2

seed_points = np.array([[-2, -1, 0, 1, 2, -1], [-2, -1, 0, 1, 2, 2]])
plt.streamplot(x,y,u,v,density=0.6,color=u,cmap="autumn",linewidth=1,start_points=seed_points.T)
plt.show()

官方文档解释：

numpy.meshgrid(*xi, **kwargs)
Return coordinate matrices from coordinate vectors.

直观理解：meshgrid() 用于生成网格采样点矩阵

二维

X, Y = np.meshgrid(x, y)

假设 x, y 分别为 m, n 维向量，则矩阵（数组）X, Y 的 dimension 都是： n * m 。其中矩阵 X 中的行都为向量 x，矩阵 Y 的列都为向量 y

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

m, n = 5, 4
x = np.linspace(0, m-1, m)
y = np.linspace(0, n-1, n)

# x: array([0., 1., 2., 3., 4.])
# y: array([0., 1., 2., 3.])

X, Y = np.meshgrid(x, y)
print(X)
print(Y)

plt.plot(X, Y, 'o--')
plt.grid(True)
plt.show()

输出结果：

# X
array([[0., 1., 2., 3., 4.],
       [0., 1., 2., 3., 4.],
       [0., 1., 2., 3., 4.],
       [0., 1., 2., 3., 4.]])
# Y
array([[0., 0., 0., 0., 0.],
       [1., 1., 1., 1., 1.],
       [2., 2., 2., 2., 2.],
       [3., 3., 3., 3., 3.]])

X.shape = (m*n, 1)
Y.shape = (m*n, 1)
arr = np.concatenate((X, Y), axis=1)
print(arr)

输出结果如下：

array([[0., 0.],
       [0., 1.],
       [0., 2.],
       [0., 3.],
       [0., 4.],
       [1., 0.],
       [1., 1.],
       [1., 2.],
       [1., 3.],
       [1., 4.],
       [2., 0.],
       [2., 1.],
       [2., 2.],
       [2., 3.],
       [2., 4.],
       [3., 0.],
       [3., 1.],
       [3., 2.],
       [3., 3.],
       [3., 4.]])