問題是你只是在轉換數組的邊。通過只轉換邊的x和y坐標，可以有效地轉換二維數組中對角線的坐標。這一行的theta值的范圍非常小，您將該范圍應用于整個網格。在

快速(但不正確)的修復

在大多數情況下，您可以將整個網格(即x和y的二維數組，生成theta和{}的二維數組)轉換為極坐標。在

而不是：H, xedges, yedges = np.histogram2d(x2,y2)

theta_edges, r_edges = CartesianToPolar(xedges[:-1],yedges[:-1])

做類似于：

^{pr2}$

作為一個完整的例子：import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

def main():

x2, y2 = generate_data()

theta2, r2 = cart2polar(x2,y2)

fig2 = plt.figure()

ax2 = fig2.add_subplot(111, projection="polar")

ax2.scatter(theta2, r2, color='hotpink')

H, xedges, yedges = np.histogram2d(x2,y2)

xedges, yedges = np.meshgrid(xedges[:-1], yedges[:-1])

theta_edges, r_edges = cart2polar(xedges, yedges)

ax2.contour(theta_edges, r_edges, H)

plt.show()

def generate_data():

np.random.seed(2015)

N = 1000

shift_value = -6.

x2 = np.random.randn(N) + shift_value

y2 = np.random.randn(N) + shift_value

return x2, y2

def cart2polar(x,y):

r = np.sqrt(x**2 + y**2)

theta = np.arctan2(y,x)

return theta, r

main()

但是，您可能會注意到這看起來有點不正確。這是因為ax.contour隱式地假設輸入數據在規則網格上。我們在笛卡爾坐標系下給了它一個規則網格，但在極坐標系中沒有給它一個規則網格。假設我們在極坐標系中通過了一個規則的網格。我們可以重新取樣，但有更簡單的方法。在

正確的解決方案

要正確繪制二維直方圖，請在極坐標空間中計算直方圖。在

例如，執行類似的操作：theta2, r2 = cart2polar(x2,y2)

H, theta_edges, r_edges = np.histogram2d(theta2, r2)

ax2.contour(theta_edges[:-1], r_edges[:-1], H)

作為一個完整的例子：import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

def main():

x2, y2 = generate_data()

theta2, r2 = cart2polar(x2,y2)

fig2 = plt.figure()

ax2 = fig2.add_subplot(111, projection="polar")

ax2.scatter(theta2, r2, color='hotpink')

H, theta_edges, r_edges = np.histogram2d(theta2, r2)

ax2.contour(theta_edges[:-1], r_edges[:-1], H)

plt.show()

def generate_data():

np.random.seed(2015)

N = 1000

shift_value = -6.

x2 = np.random.randn(N) + shift_value

y2 = np.random.randn(N) + shift_value

return x2, y2

def cart2polar(x,y):

r = np.sqrt(x**2 + y**2)

theta = np.arctan2(y,x)

return theta, r

main()

最后，您可能會注意到上面的結果有輕微的變化。這與面向單元格的網格約定(x[0,0], y[0,0]表示單元格的中心)和面向邊緣的網格約定(x[0,0], y[0,0]給出單元格的左下角)有關。ax.contour希望內容以單元格為中心，但您給了它邊緣對齊的x和y值。在

這只是半個單元的移位，但如果您想修復它，請執行以下操作：def centers(bins):

return np.vstack([bins[:-1], bins[1:]]).mean(axis=0)

H, theta_edges, r_edges = np.histogram2d(theta2, r2)

theta_centers, r_centers = centers(theta_edges), centers(r_edges)

ax2.contour(theta_centers, r_centers, H)

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的用python画常密度轮廓线,如何使用Matplotlib在极坐标中绘制具有等高线密度线的散点图？...的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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