在做任何事情之前，这里有Google Colab链接来展示这个问题：https://colab.research.google.com/drive/1sq8Dn7wdNqbfRmz2SyQnj0MfRirxmneA?usp=sharing
Im使用matplotlib绘制一些由生成的梯度场
x,y = numpy.gradient(array_2d)
并注意到了奇怪的事情。文档指出，要绘制2d字段，需要传递U(x(和V(y(。示例：
plt.quiver(x, y)
但当我对高斯场这样做的时候，很明显，有些地方出了问题，因为结果画出了四周的箭头。但当我反转参数的顺序时，例如：
plt.quiver(y, x)
得到期望的完美梯度场。
我弄错了(文档、代码(，还是真的有问题？
别忘了查看Google Colab以更好地了解情况。
quiver函数及其文档是正确的，您只是错误地解释了gradient函数的输出。
在输出中，第一个数组(np.gradient(gaussianMatrix)[0](是沿着第一轴(axis=0=数组的行(的梯度，第一轴是matplotlib中的y轴，第二个数组是第二轴(axis=1=数组的列(，第二轴是matplotlib中的x轴。
这也在文档中进行了解释(在第三个示例之后的示例部分(：
对于二维数组，返回的是两个按轴在本例中，第一个数组代表行中的梯度列方向上的第二个：
为了与matplotlib文档保持一致，如果不传递箭头位置而只传递方向，我建议使用u和v，而不是x和y。所以你的代码应该是：
v,u = numpy.gradient(array_2d)
plt.quiver(u, v)