使用 matplotlib 绘制负半径函数的极坐标图

Question

以下 python 代码应在范围 [-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')

这产生了情节：

但是，我希望它能产生：

r(theta) 的负值似乎被剪裁了。如何使 matplotlib 绘制 r(theta) 的负值？

Answer 1

第一个情节似乎是正确的。它只是不显示负值。这可以通过明确设置 r 轴的限制来克服。

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import matplotlib.pyplot as plt\nimport numpy\n\ntheta = numpy.linspace(-numpy.pi / 2, numpy.pi / 2, 64 + 1)\nr = theta\n\nplt.polar(theta, r)\nplt.ylim(theta.min(),theta.max())\nplt.yticks([-1, 0,1])\nplt.show()\n

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这种行为基于这样的假设：任何数量都应该可以绘制在极坐标图上，这可能有利于解决有关相对数量的技术问题。例如，人们可能会询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。

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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。为了复制这一行为，需要旋转负数点r\xcf\x80。因此，可以通过以下代码重现问题的预期图表

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import matplotlib.pyplot as plt\nimport numpy as np\n\ntheta = np.linspace(-np.pi / 2, np.pi / 2, 64 + 1)\nr = theta\n\nplt.polar(theta+(r<0)*np.pi, np.abs(r))\n\nplt.show()\n

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