使用matplotlib绘制具有负半径的函数的极坐标图

Question

使用matplotlib绘制具有负半径的函数的极坐标图

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下面的Python代码应该在范围[-pi/2, pi/2]上绘制r(theta) = theta。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy

theta = numpy.linspace(-numpy.pi / 2, numpy.pi / 2, 64 + 1)
r = theta

plt.polar(theta, r)
plt.savefig('polar.png')

这会生成绘图：

然而，我希望它生成：

r(theta)的负值似乎被裁剪了。如何使matplotlib绘制r(theta)的负值？

- Vaelus

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看起来这个问题从未关闭。https://github.com/matplotlib/matplotlib/issues/2203 - Alexander Kleinhans

@Alexander Kleinhans，这个问题是关于另一个问题的。它讨论的问题是不能为负半径值设置网格，而不是不能绘制负半径值。 - Vaelus

我不确定这个链接的问题是否真的相关，但如果是的话，我想现在应该已经解决了。 - ImportanceOfBeingErnest

1个回答

网页内容由stack overflow 提供, 点击上面的

可以查看英文原文，
原文链接

- ImportanceOfBeingErnest · Accepted Answer

第一个图看起来是正确的，只是没有显示负值。可以通过明确设置r轴的限制来解决这个问题。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy

theta = numpy.linspace(-numpy.pi / 2, numpy.pi / 2, 64 + 1)
r = theta

plt.polar(theta, r)
plt.ylim(theta.min(),theta.max())
plt.yticks([-1, 0,1])
plt.show()

这种行为是基于任何数量都应该在极坐标图上可绘制的假设，这对于相对量的技术问题可能是有益的。例如，人们可能会询问周期系统中某个量的偏差与其平均值的关系。在这种情况下，matplotlib使用的约定非常适合。

从更数学（理论）的角度来看，负半径是原点的点对称。为了复制这种行为，需要将负r值的点旋转π。因此，可以通过以下代码重现问题中预期的图形

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

theta = np.linspace(-np.pi / 2, np.pi / 2, 64 + 1)
r = theta

plt.polar(theta+(r<0)*np.pi, np.abs(r))

plt.show()