Axes.quiver(*args, data=None, **kw)

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

X: 1D or 2D array, sequence, optional 1維或2維數(shù)組，序列(sequence)，可自選（optional），箭頭位置的x坐標(biāo)
Y: 1D or 2D array, sequence, optional 1維或2維數(shù)組，序列，可自選，箭頭位置的y坐標(biāo)
U: 1D or 2D array or masked array, sequence 1維或2維數(shù)組或掩碼數(shù)組（參看masked array https://blog.csdn.net/liukai2918/article/details/78419302），序列，箭頭矢量的x分量
V: 1D or 2D array or masked array, sequence 1維或2維數(shù)組或掩碼數(shù)組，序列，箭頭矢量的y分量
C: 1D or 2D array, sequence, optional 1維或2維數(shù)組，序列(sequence)，可自選，箭頭顏色
units（單位）: [ 'width' | 'height' | 'dots' | 'inches' | 'x' | 'y' | 'xy' ]
   箭頭尺寸（除長(zhǎng)度外）以此單位的倍數(shù)計(jì)算——即是說(shuō)選定單位后，箭頭尺寸即是此單位的倍數(shù)
   ‘width'或'height'：軸（axis）的寬度或高度
   ‘dots'或'inches'：像素或英寸，基于圖的dpi
   ‘x', ‘y'或‘xy'：分別是X、Y或X2+Y2的數(shù)據(jù)單位（data units）
   箭頭依單位不同而不同。對(duì)于'x'或'y'，箭頭會(huì)隨著其一的增大（zoom in）而增大；對(duì)于其他單位，箭頭的大小與縮放狀態(tài)（zoom state）無(wú)關(guān)。對(duì)于'width'或'height'，當(dāng)窗口重置時(shí)，箭頭的大小會(huì)隨著軸（axes）的寬度和高度的增大而增大；低于同意'dots'或'inches'。重置不會(huì)改變箭頭。
angles: [‘uv' | ‘xy'], array, 可自選
   用于決定箭頭角度的方法，默認(rèn)是'uv'
   ‘uv':箭頭的縱橫比（axis aspect ratio）為1，所以若U*==*V，則繪圖上箭頭的方向與水平軸逆時(shí)針呈45度（正向右）。
   ‘xy': 箭頭從（x，y）指向（x + u，y + v）。例如，使用它來(lái)繪制漸變場(chǎng)(gradient field)。
   或者，可以將任意角度指定為以水平軸逆時(shí)針?lè)较虻亩葦?shù)值的數(shù)組。
   注意：反轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)軸將相應(yīng)地僅使用angles='xy'反轉(zhuǎn)箭頭。
scale : None, float, optional
   每個(gè)箭頭長(zhǎng)度單位的數(shù)據(jù)單位數(shù)量，例如，每個(gè)繪圖寬度m / s；參數(shù)scale越小箭頭越長(zhǎng)。默認(rèn)是None
   若是None，一個(gè)簡(jiǎn)單的自動(dòng)縮放算法將被采用，基于平均矢量長(zhǎng)度和適量的數(shù)量。箭頭長(zhǎng)度單位由scale_units參數(shù)給出。
width : scalar(標(biāo)量), optional
   箭桿（shaft）的寬度，以箭頭單位衡量。默認(rèn)是由以上單位的選擇和矢量數(shù)量來(lái)決定。常用的初始值是0.005倍的畫的寬度（width of the plot）
headwidth : scalar, optional 頭部寬度相對(duì)于箭桿寬度的倍數(shù)，默認(rèn)是3倍
headlength : scalar, optional 軸交叉處的頭部長(zhǎng)度，默認(rèn)是4.5

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

m.quiver(x, y, u_wind, v_wind, color='deepskyblue', width=0.005, scale=200, headwidth=2)

# 用兩個(gè)列表存儲(chǔ)研究區(qū)域的經(jīng)緯度，這里取正負(fù)5°的區(qū)間。
lonlist = []
latlist = []
for k in np.linspace(appro_lat - 5, appro_lat + 5, 21):
    for i in np.linspace(appro_lon - 5, appro_lon + 5, 21):
        lonlist.append(i)
        latlist.append(k)

u_wind = []
v_wind = []
for i in range(len(lonlist)):
    u_wind.append(nc_obj.variables['u10'][time_index][latitude.index(latlist[i])][longitude.index(lonlist[i])])
    v_wind.append(nc_obj.variables['v10'][time_index][latitude.index(latlist[i])][longitude.index(lonlist[i])])

fig = plt.figure(figsize=(8, 6))
m = Basemap(projection='cyl', llcrnrlat=min(latlist), llcrnrlon=min(lonlist), urcrnrlat=max(latlist),
            urcrnrlon=max(lonlist))  # 使用Basemap獲取地圖
# 通過(guò)readshapefile讀取地圖文件shp
m.readshapefile(CN_pro', 'states')  // 根據(jù)自己的需要readshapefile讀取地圖文件
m.drawcoastlines(color='black')
m.drawstates(color='black')
m.drawcountries(color='black')
x, y = m(*(lonlist, latlist))  # 將lats / lons轉(zhuǎn)換為地圖投影坐標(biāo)
m.drawmeridians(np.arange(math.ceil(min(lonlist)), int(max(lonlist)), 5), labels=[0, 0, 0, 1])
m.drawparallels(np.arange(math.ceil(min(latlist)), int(max(latlist)), 5), labels=[1, 0, 0, 0])
# 在地圖上繪制BestTrack的經(jīng)緯度
best_lon, best_lat = m(lon[t], lat[t])
# 在地圖上繪制點(diǎn)
m.plot(best_lon, best_lat, 'o', color='red', ms=5)
# 繪制風(fēng)場(chǎng)箭頭
m.quiver(x, y, u_wind, v_wind, color='deepskyblue', width=0.005, scale=200, headwidth=2)
plt.show()