使用matplotlib的负半径函数的极坐标图
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第一个情节似乎是正确的。它只是不显示负值。可以通过明确设置r轴的极限来克服此问题。
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()
此行为基于以下假设:任何数量都应可绘制在极坐标图上,这可能对有关相对数量的技术问题有所帮助。例如,您可能会问周期系统中某个量与其平均值的偏差。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,人们可能会认为负半径是原点上的点反射。为了复制这种行为,需要将负值的点旋转
r
π。因此,可以通过以下代码重现问题的预期图形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()