0
473
VistasCómo trazar vectores en python usando matplotlib
Estoy tomando un curso de álgebra lineal y quiero visualizar los vectores en acción, como la suma de vectores, el vector normal, etc.
Por ejemplo:
V = np.array([[1,1],[-2,2],[4,-7]]) En este caso, quiero trazar 3 vectores V1 = (1,1), M2 = (-2,2), M3 = (4,-7) .
Entonces debería poder agregar V1, V2 para trazar un nuevo vector V12 (todos juntos en una figura).
cuando uso el siguiente código, la trama no es la esperada
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt M = np.array([[1,1],[-2,2],[4,-7]]) print("vector:1") print(M[0,:]) # print("vector:2") # print(M[1,:]) rows,cols = MTshape print(cols) for i,l in enumerate(range(0,cols)): print("Iteration: {}-{}".format(i,l)) print("vector:{}".format(i)) print(M[i,:]) v1 = [0,0],[M[i,0],M[i,1]] # v1 = [M[i,0]],[M[i,1]] print(v1) plt.figure(i) plt.plot(v1) plt.show()3 Respuestas
Responde la pregunta0
¿Qué tal algo como
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt V = np.array([[1,1], [-2,2], [4,-7]]) origin = np.array([[0, 0, 0],[0, 0, 0]]) # origin point plt.quiver(*origin, V[:,0], V[:,1], color=['r','b','g'], scale=21) plt.show() 
Luego, para sumar dos vectores cualesquiera y trazarlos en la misma figura, hágalo antes de llamar a plt.show() . Algo como:
plt.quiver(*origin, V[:,0], V[:,1], color=['r','b','g'], scale=21) v12 = V[0] + V[1] # adding up the 1st (red) and 2nd (blue) vectors plt.quiver(*origin, v12[0], v12[1]) plt.show() 
NOTA: en Python2 use origin[0], origin[1] en lugar de *origin
0
Esto también se puede lograr usandomatplotlib.pyplot.quiver , como se indica en la respuesta vinculada;
plt.quiver([0, 0, 0], [0, 0, 0], [1, -2, 4], [1, 2, -7], angles='xy', scale_units='xy', scale=1) plt.xlim(-10, 10) plt.ylim(-10, 10) plt.show() 
0
Su principal problema es que crea nuevas figuras en su bucle, por lo que cada vector se dibuja en una figura diferente. Esto es lo que se me ocurrió, avísame si aún no es lo que esperas:
CÓDIGO:
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt M = np.array([[1,1],[-2,2],[4,-7]]) rows,cols = MTshape #Get absolute maxes for axis ranges to center origin #This is optional maxes = 1.1*np.amax(abs(M), axis = 0) for i,l in enumerate(range(0,cols)): xs = [0,M[i,0]] ys = [0,M[i,1]] plt.plot(xs,ys) plt.plot(0,0,'ok') #<-- plot a black point at the origin plt.axis('equal') #<-- set the axes to the same scale plt.xlim([-maxes[0],maxes[0]]) #<-- set the x axis limits plt.ylim([-maxes[1],maxes[1]]) #<-- set the y axis limits plt.legend(['V'+str(i+1) for i in range(cols)]) #<-- give a legend plt.grid(b=True, which='major') #<-- plot grid lines plt.show()PRODUCCIÓN:
EDITAR CÓDIGO:
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt M = np.array([[1,1],[-2,2],[4,-7]]) rows,cols = MTshape #Get absolute maxes for axis ranges to center origin #This is optional maxes = 1.1*np.amax(abs(M), axis = 0) colors = ['b','r','k'] for i,l in enumerate(range(0,cols)): plt.axes().arrow(0,0,M[i,0],M[i,1],head_width=0.05,head_length=0.1,color = colors[i]) plt.plot(0,0,'ok') #<-- plot a black point at the origin plt.axis('equal') #<-- set the axes to the same scale plt.xlim([-maxes[0],maxes[0]]) #<-- set the x axis limits plt.ylim([-maxes[1],maxes[1]]) #<-- set the y axis limits plt.grid(b=True, which='major') #<-- plot grid lines plt.show() EDITAR SALIDA: 