Python数据可视化第 9 讲：matplotlib极坐标图绘制函数polar

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Python数据可视化第 9 讲：matplotlib极坐标图绘制函数polar

2024-07-14 03:21| 来源: 网络整理| 查看: 265

1. 极坐标

在平面内取一个定点O，叫极点，引一条射线Ox，叫做极轴，再选定一个长度单位和角度的正方向（通常取逆时针方向）。对于平面内任何一点M，用ρ表示线段OM的长度（有时也用r表示），θ表示从Ox到OM的角度，ρ叫做点M的极径，θ叫做点M的极角，有序数对 (ρ,θ)就叫点M的极坐标，这样建立的坐标系叫做极坐标系。通常情况下，M的极径坐标单位为1（长度单位），极角坐标单位为rad（或°）

2. polar 函数介绍

polar 函数用于绘制极坐标图。polar 函数的调用格式如下：

1polar(theta, r, **kwargs) 参数说明： theta：标量或标量序列，数据点的极径，必须参数。 r：标量或标量序列，数据点的极角，可选参数。如果不设置，则为长度为 len(theta) 默认序列替代。 kwargs：Line2D 属性，可选参数，kwargs 用于指定线标签(用于自动图例)、线宽、标记面颜色等特性。 2. polar 函数绘图示例 2.2 绘制一个简单的极坐标图

绘制一个简单的极坐标图，完整代码如下：

1234567891011121314import matplotlib.pyplot as plt # step1：准备画图的数据 xs = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7] # step2：手动创建一个figure对象，相当于一个空白的画布 fig = plt.figure() # step3：在画布上添加1个子块，标定绘图位置 ax = fig.add_subplot(1, 1, 1, projection='polar') # step4: 绘制极坐标图 plt.polar(xs, 'ro') ax.set_title('A simple polar example') # 展示 plt.show()

上面代码的运行结果：

2.2 绘制一个极坐标图并标注点坐标

绘制一个极坐标图并标注点坐标，与第一个例子不同，为了分别给每个点标记坐标，需要循环在极坐标图上绘制数据点。完整代码如下：

1234567891011121314151617181920212223import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # step1：准备画图的数据 xs = np.arange(7) ys = xs ** 2 # step2：手动创建一个figure对象，相当于一个空白的画布 fig = plt.figure() # step3：在画布上添加1个子块，标定绘图位置 ax = fig.add_subplot(1, 1, 1, projection='polar') # step4：为了分别给每个点标记坐标，需要循环在极坐标图上绘制数据点 for x, y in zip(xs, ys): # 绘制极坐标图 plt.polar(x, y, 'ro') # 增加文本说明，即每个点的极坐标 plt.text(x, y, '%d, %d' % (int(x), int(y)), horizontalalignment='center', verticalalignment='bottom') ax.set_title('A simple polar example') # 展示 plt.show()

上面代码的运行结果：

3. plot 函数绘制极坐标图

matplotlib 的 pyplot 子库提供了绘制极坐标图的方法，在调用 subplot() 创建子图时通过设置 projection=‘polar’ 便可创建一个极坐标子图，然后调用 plot() 在极坐标子图中绘图。下面就创建一个极坐标子图和一个直角坐标子图进行对比。

12345678910111213141516import matplotlib.pyplot as plt # step1：准备画图的数据 theta = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7] # step2：手动创建一个figure对象，相当于一个空白的画布 fig = plt.figure() # step3：在画布上添加2个子块，标定绘图位置 ax1 = fig.add_subplot(1, 2, 1, projection='polar') # 指定绘制极坐标图 ax2 = fig.add_subplot(1, 2, 2) # step4: 绘图 ax1.plot(theta, theta, '--') ax2.plot(theta, theta, '--') # 展示 plt.show()

上面代码的运行结果：

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