涡度图是一种用于可视化流体力学中涡旋的流动结构的图表。Python是一种非常流行的编程语言，许多科学计算和可视化需要用到Python。在Python中，可以使用matplotlib库和numpy库来快速绘制涡度图。

# 导入必要的库
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 创建数据，x, y为网格矩阵，u, v为速度矩阵
x, y = np.meshgrid(np.linspace(-2, 2, 25), np.linspace(-2, 2, 25))
u = y
v = -x
# 计算涡度
w = np.gradient(u)[1] - np.gradient(v)[0]
# 绘制涡度图
plt.contourf(x, y, w, levels=np.linspace(-2, 2, 25), cmap='coolwarm')
plt.colorbar()
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.title('Vorticity Plot')
plt.show()

首先，我们导入了matplotlib和numpy库。然后，我们创建了一个网格矩阵来定义数据区域，并使用线性函数分别给x和y赋值。接着，我们定义了速度矩阵u和v。在这个例子中，涡旋的速度场由$v = -x$, $u = y$ 这个向量场给出。

接下来，我们计算了涡度w。在二维流体力学中，涡度定义为速度场的旋度。在numpy库中，可以使用np.gradient()函数计算速度场的梯度，然后取其y分量和x分量的差值得到涡度值。

最后，我们使用plt.contourf()函数绘制涡度图。该函数根据等高线绘制图形，提供了一种直观的方法来显示流场的结构。我们使用levels参数指定了每个等高线的涡度值，并使用cmap参数设置颜色映射。

可以使用xlabel()，ylabel()和title()函数来添加轴标签和标题。最后，我们使用plt.show()函数显示图形。