Python matplotlib 極坐標未按預期繪制

Question

我正在從包含笛卡爾坐標的 CSV 文件中繪制，我想將其更改為極坐標，然后使用極坐標將其更改為 plot。

這是代碼

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import numpy as np
import seaborn as sns

df = pd.read_csv('test_for_plotting.csv',index_col = 0)

x_temp = df['x'].values
y_temp = df['y'].values

df['radius'] =  np.sqrt( np.power(x_temp,2) + np.power(y_temp,2) )
df['theta'] = np.arctan2(y_temp,x_temp)
df['degrees'] = np.degrees(df['theta'].values)
df['radians'] = np.radians(df['degrees'].values)

ax = plt.axes(polar = True)
ax.set_aspect('equal')
ax.axis("off")

sns.set(rc={'axes.facecolor':'white', 'figure.facecolor':'white','figure.figsize':(10,10)})
# sns.scatterplot(data = df, x = 'x',y = 'y', s= 1,alpha = 0.1, color = 'black',ax = ax)
sns.scatterplot(data = df, x = 'radians',y = 'radius', s= 1,alpha = 0.1, color = 'black',ax = ax)

plt.tight_layout()
plt.show()

這是數據集

如果您使用polar = False運行此命令並將此行用於 plot sns.scatterplot(data = df, x = 'x',y = 'y', s= 1,alpha = 0.1, color = 'black',ax = ax)它會導致這張圖片

現在設置polar = True並將這條線運行到 plot sns.scatterplot(data = df, x = 'radians',y = 'radius', s= 1,alpha = 0.1, color = 'black',ax = ax)它supposed給你這個

但它不起作用，就像您運行實際代碼一樣，極坐標格式的形狀與笛卡爾格式相同，這沒有意義，並且與我向您展示的極坐標圖片不匹配（如果您想知道我從哪里得到第二張圖片，我用 R 繪制的）

感謝您的幫助和見解，並在此先感謝！

Answer 1

對於極坐標 plot，“x 軸”以弧度表示角度。 因此，您需要切換 x 和 y，並將角度轉換為弧度（我還添加了ax=ax ，因為軸是明確創建的）：

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import numpy as np
import seaborn as sns

data = {'radius': [0, 0.5, 1, 1.5, 2, 2.5], 'degrees': [0, 25, 75, 155, 245, 335]}

df_temp = pd.DataFrame(data)
ax = plt.axes(polar=True)
sns.scatterplot(x=np.radians(df_temp['degrees']), y=df_temp['radius'].to_numpy(),
                s=100, alpha=1, color='black', ax=ax)
for deg, y in zip(df_temp['degrees'], df_temp['radius']):
    x = np.radians(deg)
    ax.axvline(x, color='skyblue', ls=':')
    ax.text(x, y, f'  {deg}', color='crimson')
ax.set_rlabel_position(-15)  # Move radial labels away from plotted dots
plt.tight_layout()
plt.show()

About your new question: if you have an xy plot, and you convert these xy values to polar coordinates, and then plot these on a polar plot, you'll get again the same plot.

After some more testing with the data, I decided to create the plot directly with matplotlib, as seaborn makes some changes that don't have exactly equal effects across seaborn and matplotlib versions.

R 中似乎發生了什么：

• 角度（由“x”給出）展開以填充范圍（0,2 pi）。 這要么需要重新縮放 x，要么更改 x 值映射到角度的方式。 一種方法是減去最小值。 結果除以新的最大值並乘以 2 pi。
• 頂部的角度為 0，順時針方向的角度為 go。

以下代碼應使用 Python 創建 plot。 您可能想在分散 plot 選項中使用alpha和s進行試驗。 （默認散點會得到一個輪廓，這在處理非常小的點時通常是不需要的，可以通過lw=0刪除。）

ax = plt.axes(polar=True)
ax.set_aspect('equal')
ax.axis('off')
x_temp = df['x'].to_numpy()
y_temp = df['y'].to_numpy()
x_temp -= x_temp.min()
x_temp = x_temp / x_temp.max() * 2 * np.pi
ax.scatter(x=x_temp, y=y_temp, s=0.05, alpha=1, color='black', lw=0)
ax.set_rlim(y_temp.min(), y_temp.max())
ax.set_theta_zero_location("N")  # set zero at the north (top)
ax.set_theta_direction(-1) # go clockwise
plt.show()

在左側生成圖像，在右側使用 y 值進行着色（ ax.scatter(..., c=y_temp, s=0.05, alpha=1, cmap='plasma_r', lw=0) ）：