简介
在本实验中,你将学习如何使用 Python Matplotlib 库创建极坐标图并对其进行注释。极坐标图是使用极坐标绘制的图形。它对于可视化周期性现象(如波浪、季节和潮汐)很有用。
虚拟机使用提示
虚拟机启动完成后,点击左上角切换到“笔记本”标签,以访问 Jupyter Notebook 进行练习。
有时,你可能需要等待几秒钟让 Jupyter Notebook 完成加载。由于 Jupyter Notebook 的限制,操作验证无法自动化。
如果你在学习过程中遇到问题,请随时向 Labby 提问。课程结束后提供反馈,我们将立即为你解决问题。
导入库
首先,我们需要导入必要的库。在这种情况下,我们需要 numpy 和 matplotlib。
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
创建极坐标图
接下来,我们通过定义图形并指定其具有极坐标投影来创建极坐标图。我们还定义了用于绘图的半径和 theta 值。
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(projection='polar')
r = np.arange(0, 1, 0.001)
theta = 2 * 2*np.pi * r
line, = ax.plot(theta, r, color='#ee8d18', lw=3)
添加注释
我们可以通过指定注释的位置来为极坐标图添加注释。在这种情况下,我们在图上选择一个特定的点并对其进行注释。
ind = 800
thisr, thistheta = r[ind], theta[ind]
ax.plot([thistheta], [thisr], 'o')
ax.annotate('a polar annotation',
xy=(thistheta, thisr), ## theta, radius
xytext=(0.05, 0.05), ## fraction, fraction
textcoords='figure fraction',
arrowprops=dict(facecolor='black', shrink=0.05),
horizontalalignment='left',
verticalalignment='bottom',
)
显示图形
现在我们可以使用 plt.show() 来显示图形。
plt.show()
总结
在本实验中,我们学习了如何使用 Python 的 Matplotlib 库创建极坐标图并为其添加注释。我们使用 numpy 定义半径和 theta 值,并使用 plt.annotate() 为图形添加注释。我们还使用 plt.show() 显示了图形。