1. 引子

X = np.arange(-10, 10, 1)
Y = np.arange(-10, 10, 1)
# meshgrid 生成网格，此处生成两个 shape = (20,20) 的 ndarray, 详见参考资料2,3
U, V = np.meshgrid(X, Y)
C = np.sin(U)
fig, ax = plt.subplots()
# 绘制箭头
q = ax.quiver(X, Y, U, V, C)
# 该函数绘制一个箭头标签在 (X, Y) 处， 长度为U, 详见参考资料4
ax.quiverkey(q, X=0.3, Y=1.1, U=10,
             label='Quiver key, length = 10', labelpos='E')
plt.show()

效果如下图所示：

2. matplotlib.pyplot.quiver

根据 matplotlib.pyplot.quiver.html显示，该函数原型 matplotlib.pyplot.quiver(*args, data=None, **kw) 签名如下：

quiver([X, Y], U, V, [C], **kw)

其中 X, Y 定义了箭头的位置, U, V 定义了箭头的方向, C 作为可选参数用来设置颜色。
下面是几个常见的参数：

• units： 此参数指示了除箭头长度外，其他尺寸的变化趋势，以该单位的倍数测量。可取值为 {'width', 'height', 'dots', 'inches', 'x', 'y' 'xy'}, 默认是 'width'。需要配合 scale 参数使用。

• scale: float, optional。此参数是每个箭头长度单位的数据单位数，通常该值越小，意味着箭头越长，默认为 None ,此时系统会采用自动缩放算法。箭头长度单位由 scale_units 参数指定。

• scale_units: 此参数是可选参数，其中包含以下值：{'width', 'height', 'dots', 'inches', 'x', 'y', 'xy'}, 一般当 scale=None 时该选项指示长度单位，默认为 None。

• angles: 此参数指定了确定箭头角度的方法，可以取 {'uv', 'xy'} 或者 array-like, 默认是 'uv' 。 设计原因是 因为图的宽和高可能不同，所以 x 方向的单位长度和 y 方向的单位长度可能不同，这时我们需要做出选择，一是不管长度对不对，角度一定要对，此时 angles='uv'，二是不管角度了，只要长度对就可以了，此时 angles='xy'。当该值为一个 array 的时候，该数组应该是以度数为单位的数组，表示了每一个箭头的方向，如下所示：

fig, ax = plt.subplots()
# 以水平轴按照 angles 参数逆时针旋转得到箭头方向， units='xy' 指出了箭头长度计算方法
ax.quiver((0, 0), (0, 0), (1, 0), (1, 3), angles=[60, 300], units='xy', scale=1, color='r')
plt.axis('equal')
plt.xticks(range(-5, 6))
plt.yticks(range(-5, 6))
plt.grid()  
plt.show()

• pivot: {'tail', 'mid', 'middle', 'tip'}, 默认为 'tail'。该参数指定了箭头的基点(旋转点)。
• width:此参数是轴宽，以箭头为单位。
• headwidth:该参数是杆头宽度乘以杆身宽度的倍数。
• headlength:此参数是长度宽度乘以轴宽度。
• headwidth:该参数是杆头宽度乘以杆身宽度的倍数。
• headaxislength:此参数是轴交点处的头部长度。
• minshaft:此参数是箭头缩放到的长度，以头部长度为单位。
• minlength:此参数是最小长度，是轴宽度的倍数。

3. quiver 示例

• 以箭头中间为基点，并在该点画出一个红色的点：

X, Y = np.meshgrid(np.arange(0, 2 * np.pi, .2), np.arange(0, 2 * np.pi, .2))
U, V = np.cos(X), np.sin(Y)
fig, ax = plt.subplots()

ax.set_title("pivot='mid'; every third arrow; units='inches'")
Q = ax.quiver(X[::3, ::3], Y[::3, ::3], U[::3, ::3], V[::3, ::3], units='inches', pivot='mid', color='g')
qk = ax.quiverkey(Q, 0.9, 0.9, 1, r'$1 \frac{m}{s}$', labelpos='E',
                   coordinates='figure')
ax.scatter(X[::3, ::3], Y[::3, ::3], color='r', s=5)
plt.show()

• 头部， 并为每个箭头设置颜色和大小

X, Y = np.meshgrid(np.arange(0, 2 * np.pi, .2), np.arange(0, 2 * np.pi, .2))
U, V = np.cos(X), np.sin(Y)
fig, ax = plt.subplots()
# M 为颜色矩阵
M = np.hypot(U, V)
ax.set_title("pivot='tip'; scales with x view")
Q = ax.quiver(X, Y, U, V, M, units='xy', scale=1 / 0.15, pivot='tip')
qk = ax.quiverkey(Q, 0.9, 0.9, 1, r'$1 \frac{m}{s}$', labelpos='E',
                  coordinates='figure')
ax.scatter(X, Y, color='r', s=1)
plt.show()

4. 参考资料

1. Quiver Simple Demo

2. numpy.meshgrid

3. Numpy中的meshgrid()函数

4. matplotlib.axes.Axes.quiverkey

5. matplotlib quiver:清奇的脑回路

6. Advanced quiver and quiverkey functions