在 Matplotlib 中的极轴上绘制散点图

Matplotlib 是一款用 Python 语言编写的绘图库，支持多种绘图风格和数据可视化方式。在 Matplotlib 中，可以使用极坐标系绘制散点图，这种绘图方式非常适合展示类似气象、天文学等领域的数据，同时也可以用于一些有周期性变化的数据可视化。本文将介绍在 Matplotlib 中如何绘制极轴上的散点图。

实现方法

在 Matplotlib 中，使用 project 方法可以将直角坐标系上的点转换为极坐标系上的点。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 创建一个半径为 1 的圆形
theta = np.linspace(0, 2*np.pi, 100)
r = np.ones(100)
x = r * np.cos(theta)
y = r * np.sin(theta)

# 将直角坐标系上的点转换为极坐标系上的点
ax = plt.subplot(111, projection='polar')
ax.plot(theta, r)

plt.show()

在上述代码中，我们首先创建了一个半径为 1 的圆形，然后将其转换为极坐标系上的点，绘制出一个极坐标系中的空心圆。

在极坐标系中，我们可以使用 scatter 方法绘制散点图。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 创建一个半径为 1 的圆形
theta = np.linspace(0, 2*np.pi, 100)
r = np.ones(100)
x = r * np.cos(theta)
y = r * np.sin(theta)

# 将直角坐标系上的点转换为极坐标系上的点
ax = plt.subplot(111, projection='polar')
ax.plot(theta, r)

# 在极坐标系中绘制散点图
theta2 = np.linspace(0, 2*np.pi, 10)
r2 = np.random.rand(10)
x2 = r2 * np.cos(theta2)
y2 = r2 * np.sin(theta2)
ax.scatter(theta2, r2)

plt.show()

在上述代码中，我们使用 scatter 方法在极坐标系上绘制了 10 个随机点

如果将 scatter 方法中的 r 换成一个数组，那么就可以在极坐标系中绘制出对应的散点图。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 创建一个半径为 1 的圆形
theta = np.linspace(0, 2*np.pi, 100)
r = np.ones(100)
x = r * np.cos(theta)
y = r * np.sin(theta)

# 将直角坐标系上的点转换为极坐标系上的点
ax = plt.subplot(111, projection='polar')
ax.plot(theta, r)

# 在极坐标系中绘制散点图
theta2 = np.linspace(0, 2*np.pi, 10)
r2 = np.random.rand(10)
x2 = r2 * np.cos(theta2)
y2 = r2 * np.sin(theta2)
ax.scatter(theta2, r2)

# 绘制一张包含大量随机散点的图表
theta3 = np.linspace(0, 2*np.pi, 1000)
r3 = np.random.rand(1000)
x3 = r3 * np.cos(theta3)
y3 = r3 * np.sin(theta3)
ax.scatter(theta3, r3, s=5)

plt.show()

在上述代码中，我们在极坐标系中绘制了 1000 个随机点

图表美化

在 Matplotlib 中，可以对绘制的图表进行美化处理，例如调整颜色、线宽、点的大小等等。

在极坐标系中，我们可以使用 set_rmax 方法调整显示的最大半径。同时，我们可以通过设置点的大小和颜色，使得散点图更具有可读性和美感。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 创建一个半径为 1 的圆形
theta = np.linspace(0, 2*np.pi, 100)
r = np.ones(100)
x = r * np.cos(theta)
y = r * np.sin(theta)

# 将直角坐标系上的点转换为极坐标系上的点
ax = plt.subplot(111, projection='polar')
ax.plot(theta, r)

# 在极坐标系中绘制散点图
theta2 = np.linspace(0, 2*np.pi, 10)
r2 = np.random.rand(10)
x2 = r2 * np.cos(theta2)
y2 = r2 * np.sin(theta2)
ax.scatter(theta2, r2, s=50, c='red')

# 绘制一张包含大量随机散点的图表
theta3 = np.linspace(0, 2*np.pi, 1000)
r3 = np.random.rand(1000)
x3 = r3 * np.cos(theta3)
y3 = r3 * np.sin(theta3)

cmap = plt.get_cmap('rainbow')
colors = cmap(r3)

ax.scatter(theta3, r3, s=5, c=colors)

# 调整显示的最大半径
ax.set_rmax(1.2)

plt.show()

在上述代码中，我们对散点图的细节进行了一些调整：