你如何对极坐标图进行 pcolormesh？

【问题标题】：How do you pcolormesh with a polar plot?你如何对极坐标图进行 pcolormesh？
【发布时间】：2021-10-06 23:09:41
【问题描述】：

我想使用极坐标投影给出的漂亮圆圈，但我有笛卡尔数据。我现在能做的最好的是以下，但它有一个缺口。

fig, ax = plt.subplots(subplot_kw={'projection': 'polar'})

xs, ys = np.meshgrid(np.linspace(-1,1,50),np.linspace(-1,1,50),)
parab = xs**2+ys**2

rs = np.sqrt(xs**2+ys**2)
ths = np.arctan2(ys, xs)

ax.pcolormesh(ths, rs, parab, shading='nearest')

【问题讨论】：

标签： python matplotlib plot radial

【解决方案1】：

参数 shading='nearest' 在极坐标投影中看起来不受支持。我通过使用另一个网格 xs_ ys_ 手动将颜色 C[i,j] 居中在 (ths[i,j], rs[i,j])

fig, ax = plt.subplots(subplot_kw={'projection': 'polar'})

n = 50

xs, ys = np.meshgrid(np.linspace(-1,1,n),np.linspace(-1,1,n))
dx, dy = 0.5*np.ptp(xs)/(n-1), 0.5*np.ptp(ys)/(n-1)
xs_,ys_ = np.meshgrid(np.linspace(-1-dx,1+dx,n+1),np.linspace(-1-dx,1+dx,n+1))

parab = (xs_+dx)**2+(ys_+dx)**2

rs = np.sqrt(xs**2+ys**2)
ths = np.arctan2(ys, xs)

rs_ = np.sqrt(xs_**2+ys_**2)
ths_ = np.arctan2(ys_, xs_)

ax.pcolormesh(ths_, rs_, parab)

plt.show()

输出：

【讨论】：