polar axis

极坐标系是一种二维坐标系统，最早由牛顿在1671年提出，并在他的《流数法与无穷级数》一书中进行了体现。极坐标系主要应用于数学领域。在极坐标系中，我们选择一个定点O作为极点，并引一条射线Ox作为极轴。然后选择一个长度单位和角度的正方向（通常取逆时针方向），即可用线段OP的长度ρ以及从Ox到OP的角度θ来确定平面上任一点P的位置。这两个值的有序数对（ρ，θ）被称为P点的极坐标，其中ρ称为极径，θ称为极角。

相关问题

polar axis极散点图

极散点图是一种使用极坐标系绘制的散点图。在极坐标系中，角度代表自变量，距离代表因变量。在绘制极散点图时，我们可以通过调整半径（距离）和角度来表示不同的数据点。具体步骤如下：
1. 创建一个极坐标系：使用polar函数创建一个极坐标系的图像画布。
2. 指定数据点的角度和半径：根据你的数据点，确定每个数据点的角度和半径值。
3. 绘制散点图：使用plot函数将数据点绘制到极坐标系上。
4. 添加标题和标签：通过title和xlabel、ylabel函数添加标题和标签，以提供更多的信息和说明。

下面是一个例子，展示了如何在极坐标系上绘制polar axis极散点图的代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成示例数据
theta = np.linspace(0, 2*np.pi, 100)  # 角度范围
radius = np.random.rand(100)  # 半径范围

# 创建极坐标系
fig, ax = plt.subplots(subplot_kw={'projection': 'polar'})

# 绘制极散点图
ax.scatter(theta, radius)

# 添加标题和标签
ax.set_title('Polar Axis Scatter Plot')
ax.set_xlabel('Angle')
ax.set_ylabel('Radius')

# 显示图像
plt.show()

def set_tayloraxes(fig, location): trans = PolarAxes.PolarTransform() r1_locs = np.hstack((np.arange(1, 10) / 10.0, [0.95, 0.99,1])) t1_locs = np.arccos(r1_locs) gl1 = grid_finder.FixedLocator(t1_locs) tf1 = grid_finder.DictFormatter(dict(zip(t1_locs, map(str, r1_locs)))) r2_locs = np.arange(0, 2, 0.2) #r2_labels = ['0 ', '0.25 ', '0.50 ', '0.75 ', 'REF ', '1.25 ', '1.50 ', '1.75 '] r2_labels = ['0 ', '0.2 ', '0.4 ', '0.6','0.8 ', 'REF ', '1 ', '1.2 ', '1.4 ','1.6 ', '1.8 ', '2 '] gl2 = grid_finder.FixedLocator(r2_locs) tf2 = grid_finder.DictFormatter(dict(zip(r2_locs, map(str, r2_labels)))) ghelper = floating_axes.GridHelperCurveLinear(trans, extremes=(0, np.pi / 2, 0,2), grid_locator1=gl1, tick_formatter1=tf1, grid_locator2=gl2, tick_formatter2=tf2) ax = floating_axes.FloatingSubplot(fig, location, grid_helper=ghelper) fig.add_subplot(ax) ax.axis["top"].set_axis_direction("bottom") ax.axis["top"].toggle(ticklabels=True, label=True) ax.axis["top"].major_ticklabels.set_axis_direction("top") ax.axis["top"].label.set_axis_direction("top") ax.axis["top"].label.set_text("Correlation") ax.axis["top"].label.set_fontsize(14) ax.axis["left"].set_axis_direction("bottom") ax.axis["left"].label.set_text("Standard deviation") ax.axis["left"].label.set_fontsize(14) ax.axis["right"].set_axis_direction("top") ax.axis["right"].toggle(ticklabels=True) ax.axis["right"].major_ticklabels.set_axis_direction("left") ax.axis["bottom"].set_visible(False) ax.grid(True) polar_ax = ax.get_aux_axes(trans) rs, ts = np.meshgrid(np.linspace(0, 2, 100), np.linspace(0, np.pi / 2, 100)) rms = np.sqrt(1 + rs ** 2 - 2 * rs * np.cos(ts)) CS = polar_ax.contour(ts, rs, rms, colors='gray', linestyles='--') plt.clabel(CS, inline=1, fontsize=10) t = np.linspace(0, np.pi / 2) r = np.zeros_like(t) + 1 polar_ax.plot(t, r, 'k--') polar_ax.text(np.pi/2+0.032,1.02, " 1.00", size=10.3,ha="right", va="top", bbox=dict(boxstyle="square",ec='w',fc='w')) return polar_ax这段函数中如何让虚线中的数字消失

要让虚线中的数字消失，可以将contour函数调用时的参数inline设置为False，即：

CS = polar_ax.contour(ts, rs, rms, colors='gray', linestyles='--', inline=False)

然后在调用clabel函数时也需要将inline设置为False：

plt.clabel(CS, inline=False, fontsize=10)

这样就可以让虚线中的数字消失了。