Question

在我的问题上，我有一个依赖于所有三个维度的潜力。问题是高度对称的。为了估计依赖性，我只对点网格感兴趣：

 V=np.zeros((npoints,npoints,npoints))
x=0
while x<10:
    for i in range(1,npoints-2):
        for j in range(1,npoints-2):
            for k in range(1,npoints-2):
                V[i,j,k]=1.0/6.0*(V[i+1,j,k]+V[i-1,j,k]+V[i,j+1,k]+V[i,j-1,k]+V[i,j,k+1]+V[i,j,k-1]+rho[i,j,k]*dx**2)
    x=x+1

代码不是那么有趣，但应该给我一个基本的想法我如何设置问题。模拟我为我的问题创建三个值Ex [i，j，k]，Ey [i，j，k]和Ez [i，j，k]。

现在的任务是创建该问题的箭袋图，我指的是该来源： http://matplotlib.org/examples/pylab_examples/quiver_demo.html

我的箭袋图只能是二维的，所以我可以设置：

x=np.linspace(-2,2,9)
y=np.linspace(-2,2,9)

X, Y = np.meshgrid(x, y)
U=np.zeros((npoints, npoints))
for i in range(0,npoints):
    for j in range(0,npoints):
        U = Ex[i,j,4]
for i in range(0,npoints):
    for j in range(0,npoints):
        V = Ey[i,j,4]

所以我知道我的问题有一个点网格和一组二维向量，但我不知道如何继续。有什么建议？我做错了什么。那是我的第一个quiverplot。

在Python中使用三维数组绘制颤抖图

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