Numpy 如何在Matplotlib中绘制二维结构化网格

在本文中，我们将介绍如何使用Numpy和Matplotlib绘制二维结构化网格。结构化网格是由矩形、三角形、四面体等几何形状组成的网格，在科学计算中广泛应用于物理、化学、工程等领域。在Matplotlib中，使用imshow函数可以将结构化网格绘制出来，以便我们更好地理解和分析。

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准备数据

第一步，我们需要准备数据。假设我们要绘制一个由4个矩形组成的结构化网格，每个矩形由四个顶点定义。我们使用Numpy的array函数创建一个二维数组，其中每一行代表一个矩形的四个顶点的坐标。代码如下：

import numpy as np

# 定义矩形的四个顶点
p1 = [0, 0]
p2 = [1, 0]
p3 = [1, 1]
p4 = [0, 1]

# 定义结构化网格中的四个区域，每个区域由四个顶点组成
rect1 = [p1, p2, p3, p4]
rect2 = [p2, [2, 0], [2, 1], p3]
rect3 = [[0, 2], [2, 2], [2, 3], [0, 3]]
rect4 = [p4, p3, [1, 2], [0, 2]]

# 将四个区域组成一个数组，每一行代表一个区域的四个顶点
mesh = np.array([rect1, rect2, rect3, rect4])

# 定义颜色
colors = ['r', 'g', 'b', 'y']

# 定义每个区域的名称
names = ['A', 'B', 'C', 'D']

绘制网格

有了数据之后，我们就可以在Matplotlib中绘制出这个结构化网格。使用imshow函数可以绘制矩形网格，其中cmap参数可以设置颜色映射，alpha参数可以设置透明度。如下所示：

import matplotlib.pyplot as plt

# 定义颜色映射
cmap = plt.cm.get_cmap('Pastel1')

# 绘制每个区域
for i in range(len(mesh)):
    # 获取每个区域的四个顶点坐标
    xs = mesh[i, :, 0]
    ys = mesh[i, :, 1]
    # 绘制矩形
    plt.fill(xs, ys, facecolor=cmap(i), edgecolor='black', alpha=0.7)
    # 添加文字
    xc = np.average(xs)
    yc = np.average(ys)
    plt.text(xc, yc, names[i], color='black', fontsize=20, ha='center', va='center')

# 设置坐标轴范围
plt.xlim([-1, 3])
plt.ylim([-1, 4])

# 隐藏坐标轴
plt.axis('off')

# 显示图像
plt.show()