python画图|极坐标画图基础教程

前述已经学习了直方图、3D图、实现图、散点图等多种图形画法，它们都位于常规的直角坐标系，今天我们尝试探索新的方法：极坐标画图。

【1】官网教程

按照惯例，还是乖乖打开官网教程，链接如下：

https://matplotlib.org/stable/gallery/pie_and_polar_charts/polar_demo.html

打开后我们看到提示：

Polar plot

Demo of a line plot on a polar axis.

根据对代码的理解和应用，此处尝试解释代码如下：

【2】代码解读

首先依然是左右护法：做计算的numpy和画图的matplotlib

import matplotlib.pyplot as plt #引入matplotlib模块画图
import numpy as np #引入numpy模块做数学计算

然后是自变量、因变量定义：

r = np.arange(0, 2, 0.01) #划分自变量的点，范围[0,2)
theta = 2 * np.pi * r #定义一个因变量theta

再之后尝试画图：

画图部分：

【a】通过projection告知subplots画图类型是极坐标ploar

fig, ax = plt.subplots(subplot_kw={'projection': 'polar'})  #画图，用ax控制坐标轴属性

【b】设置需要关键显示的半径、标签位置和是否增加网格

 

ax.plot(theta, r)  #画图，极坐标的角度是theta，半径是r
ax.set_rmax(2) #设置极坐标最大半径是2
ax.set_rticks([0.5, 1, 1.5, 2])  # Less radial ticks，设置一些关键半径数据[0.5, 1, 1.5, 2]
ax.set_rlabel_position(-22.5)  # Move radial labels away from plotted line #设置标签位置
ax.grid(True) #图形增加网格

【c】输出图形

ax.set_title("A line plot on a polar axis", va='bottom') #设置图名
plt.show() #输出图形

图1

【3】 修改代码

【2.1】删除ax.set_rticks代码

ax.set_rticks设置了一些需要关键显示的半径，现在将其删除，获得输出结果为：

图2

和图1相比，图2现实的半径数据明显增多。

【2.2】修改ax.set_rlabel_position中的数据为90

ax.set_rlabel_position定义了标签的位置为-22.5°，极坐标的角度是以X轴为起点，逆时针旋转取正角度，顺时针旋转取负角度。图1和图2中，显示半径的数值标签对应的角度都是-22.5°。

此处修改ax.set_rlabel_position中的数据为90，输出结果为：

图3

由图3可见，所有半径的数值标签都转移到90°线上。

【4】总结

本文学习了极坐标图形的初步画法，尝试修改了洗完显示的关键半径和属猪半径坐标数值标签的位置。