我想请问大家，plt.quiver函数的参数scale和scale_units的具体意义是什么，查遍全网没看到有说的清楚的
plt.quiver()函数用于在二维坐标系中绘制矢量箭头。scale和scale_units是plt.quiver()函数中的两个参数，它们的含义如下：
scale：一个浮点数，表示箭头长度的缩放比例。默认值是1，表示不缩放。可以设置为任何正浮点数，通常设置为小于1的值，以避免箭头过大或过小。
scale_units：一个字符串，表示scale参数所表示的长度单位。默认值是'width'，表示缩放比例是相对于图形的宽度。可以设置为'height'、'dots'、'inches'或者任何具有长度单位的字符串，以便以特定单位来缩放箭头的长度。
例如，如果将scale设置为0.5，表示将箭头的长度缩小一半。如果将scale_units设置为'inches'，则scale参数将表示缩放比例是相对于英寸的。这意味着，如果一个箭头的长度是0.5英寸，当scale设置为2时，箭头的长度将被放大到1英寸。
需要注意的是，scale和scale_units参数的组合需要根据具体的应用场景来选择，以确保箭头的长度缩放比例符合预期。
plt.quiver() 函数是用于绘制二维向量场的函数，其中 scale 和 scale_units 是控制向量长度的两个参数。
具体来说：
scale 参数是一个浮点数，用于控制向量的长度缩放比例。默认情况下，向量的长度是基于当前绘图区域的大小和箭头的数量计算得出的，但是如果您想调整向量长度以使其更好地适应您的绘图，可以使用 scale 参数来调整。
scale_units 参数是一个字符串，用于指定 scale 参数的单位。它可以设置为 "width"、"height"、"dots" 或 "inches"。默认值是 "width"，它表示缩放因子是相对于绘图区域宽度的。例如，如果 scale 设置为 1，scale_units 设置为 "width"，则箭头长度将等于绘图区域宽度。
如果您想更精确地控制向量的长度，可以设置 scale 参数的值，然后根据需要选择适当的 scale_units 参数来缩放箭头。例如，如果您想使箭头长度等于 0.5 像素，请设置 scale 参数为 0.5，scale_units 为 "dots"。
注意，scale 和 scale_units 参数只影响箭头长度，不影响箭头的方向和位置。
plt.quiver() 是 Matplotlib 库中用于绘制二维向量场的函数。scale 和 scale_units 是其中的两个参数，它们的具体含义如下：
需要注意的是，scale 和 scale_units 参数的具体含义取决于数据的尺度和坐标系的比例，因此在使用 plt.quiver() 函数时需要根据具体情况选择合适的参数值。
不知道你这个问题是否已经解决, 如果还没有解决的话:import matplotlib.pyplot as plt
'''
10
0 8
17 80
6 81
26 43
63 14
32 48
41 33
28 70
50 0
68 87
'''
class point:
def __init__(self, x, y):
self.x = x
self.y = y
def cmpx(p1, p2):
if(p1.x==p2.x):
return (p1.y<p2.y)
return (p1.x<p2.x)
def sort(points, cmp):
n = points.__len__()
for i in range(n):
for j in range(n-1):
if cmp(points[j], points[j+1]) == False:
points[j],points[j+1] = points[j+1], points[j]
if __name__ == '__main__':
# 输入点
points = []
n = int(input())
for i in range(n):
x, y = map(int,input().split(' '))
points.append(point(x, y))
# 按xy排序
sort(points, cmpx)
# 设置画布
fig = plt.figure()
plt.xlim(-10, 90)
plt.ylim(-10, 100)
# 画点
for p in points:
plt.plot(p.x, p.y, "o")
# 画箭头
for i in range(n-1):
dx = points[i+1].x - points[i].x
dy = points[i+1].y - points[i].y
plt.quiver(points[i].x, points[i].y, dx, dy, angles='xy', scale=1.03, scale_units='xy', width=0.005)
plt.show()