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我有一堆规则分布的点 (θ = n*π/6, r=1...8)，每个点的值都在 [0, 1] 中。我可以在 matplotlib 中使用它们的值绘制它们

polar(thetas, rs, c=values)

但与其只有一个微不足道的小点，我想用与点值对应的颜色来遮蔽相应的“单元格”（即直到相邻点一半的所有内容）：

带阴影单元的极坐标图

（请注意，这里我的值只是 [0, .5, 1]，实际上它们将是 0 到 1 之间的所有值。是否有任何直接的方法可以使用 matplotlib 实现这一点（或足够接近的东西）？也许更容易将其视为二维直方图？

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这可以通过将其视为极性堆叠条形图来很好地完成：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from random import choice

fig = plt.figure()
ax = fig.add_axes([0.1, 0.1, 0.8, 0.8], polar=True)

for i in xrange(12*8):
    color = choice(['navy','maroon','lightgreen'])
    ax.bar(i * 2 * np.pi / 12, 1, width=2 * np.pi / 12, bottom=i / 12,
           color=color, edgecolor = color)
plt.ylim(0,10)
ax.set_yticks([])
plt.show()

产生：

在此处输入图像描述

于 2012-06-01T10:22:56.170 回答
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当然！只需pcolormesh在极轴上使用。

例如

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# Generate some data...
# Note that all of these are _2D_ arrays, so that we can use meshgrid
# You'll need to "grid" your data to use pcolormesh if it's un-ordered points
theta, r = np.mgrid[0:2*np.pi:20j, 0:1:10j]
z = np.random.random(theta.size).reshape(theta.shape)


fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(ncols=2, subplot_kw=dict(projection='polar'))


ax1.scatter(theta.flatten(), r.flatten(), c=z.flatten())
ax1.set_title('Scattered Points')

ax2.pcolormesh(theta, r, z)
ax2.set_title('Cells')

for ax in [ax1, ax2]:
    ax.set_ylim([0, 1])
    ax.set_yticklabels([])

plt.show()

在此处输入图像描述

如果您的数据尚未在常规网格上，则需要对其进行网格化以使用 pcolormesh。

不过，它看起来像是在您的情节中的常规网格上。在这种情况下，网格化非常简单。如果它已经订购，它可能就像调用一样简单reshape。否则，一个简单的循环或利用numpy.histogram2d您的z值作为权重将满足您的需求。

于 2012-05-31T17:38:47.180 回答
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嗯，它总体上相当粗糙，但这里有一个版本可以完善这些部分。

from matplotlib.pylab import *
ax = subplot(111, projection='polar')

# starts grid and colors
th = array([pi/6 * n for n in range(13)]) # so n = 0..12, allowing for full wrapping
r = array(range(9)) # r = 0..8
c = array([[random_integers(0, 10)/10 for y in range(th.size)] for x in range(r.size)])

# The smoothing
TH = cbook.simple_linear_interpolation(th, 10)

# Properly padding out C so the colors go with the right sectors (can't remember the proper word for such segments of wedges)
# A much more elegant version could probably be created using stuff from itertools or functools
C = zeros((r.size, TH.size))
oldfill = 0
TH_ = TH.tolist()

for i in range(th.size):
    fillto = TH_.index(th[i])

    for j, x in enumerate(c[:,i]):
        C[j, oldfill:fillto].fill(x)

    oldfill = fillto

# The plotting
th, r = meshgrid(TH, r)
ax.pcolormesh(th, r, C)
show()
于 2012-05-31T20:19:51.217 回答