在 Python 中绘制二维方格原子的最佳方法?

Best way to plot a 2D square lattice of atoms in Python?

问题总结: 我正在研究一个物理问题,我想绘制一个 2D 原子晶格,其中节点已使用此处所示的箭​​头连接 2D lattice figure。

我尝试过的: 我试过使用 grid_2d_graph from NetworkX, taking help from this 但无法让它按我希望的那样工作。我使用的代码如下:

G = nx.grid_2d_graph(4,4)
pos = dict( (n, n) for n in G.nodes() )
nx.draw_networkx(G, pos=pos)
plt.axis('off')
plt.show()

这产生了以下 image,这与我的想法不符。

这是使用 matplotlibarrow 的简单方法。它要求网格(图形)表示为字典,其中键是网格上的点(节点)坐标,值是 outgoing 箭头(边)的相邻点应该绘制。当网格的大小发生变化时,您可能需要使用 wh 等来控制绘制元素的大小。

grid = {  # point(x, y), outgoing connections [points] 
    (0, 0): [(0, 1), (1, 0)],
    (0, 1): [],
    (1, 0): [],
    (1, 1): [(1, 0), (0, 1)]
}

w = 0.005  # Errorwidth
h = 0.05   # Errorhead width

fig, ax = plt.subplots()
for point, connections in grid.items():
    for outgoing in connections:
        dx = outgoing[0] - point[0]
        dy = outgoing[1] - point[1]
        ax.arrow(point[0], point[1],
                 dx / 2, dy / 2,
                 width=w, head_width=h,
                 facecolor="k",
                 zorder=0)
        ax.arrow(point[0] + dx / 2,
                 point[1] + dy / 2,
                 dx / 2, dy / 2,
                 width=w, head_width=0,
                 facecolor="k",
                 zorder=0)
    ax.plot(*point,
            marker="o", markersize=10, markeredgecolor="k",
            markerfacecolor="red",
            zorder=1)

当我想到 Jan 的回答时,我正在尝试使用箭袋图。我修改了他的代码以使用箭袋图

def plot_vector(p1,p2):
    p1 = np.array(p1)
    p2 = np.array(p2)
    dp = p2-p1
    plt.quiver(p1[0], p1[1], dp[0], dp[1],angles='xy', scale_units='xy', scale=1, headwidth = 5, headlength = 7)


grid = {  # point(x, y), outgoing connections [points] 
    (0, 0): [(0, 1), (1, 0)],
    (0, 1): [],
    (1, 0): [],
    (1, 1): [(1, 0), (0, 1)]
}


fig, ax = plt.subplots()
for point, connections in grid.items():
    for outgoing in connections:
        plot_vector(point,outgoing)
    plt.plot(*point,
            marker="o", markersize=10, markeredgecolor="k",
            markerfacecolor="red",
            zorder=1)
plt.show()