Matplotlib极坐标绘图：以度为单位显示极坐标，带十进制格式

Question

我试图在Matplotlib中的极性扇形图上以标记格式（即具有两个小数位的浮点数）标记刻度线，但是不明确支持这两种情况。

我可以将刻度标记为度数或指定的小数位，但不能同时标记两者。请注意，Matplotlib默认为以度为单位的刻度：

但是在使用ax.xaxis.set_major_formatter()将格式应用于标记后，显示的是弧度：

如何在指定十进制格式的同时强制执行学位格式？

注意：将标记转换为度数（例如，numpy.rad2deg）不起作用，因为ax.set_xticks()仅将参数解释为弧度（然而，Matplotlib默认将它们显示为度数...）

示例代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

from matplotlib.ticker import FormatStrFormatter

minTheta = 0.42; maxTheta = 0.55

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='polar')

#create four tick labels (in radians) dynamically based on the theta range
ticks = np.linspace(minTheta, maxTheta, 4)

ax.set_xticks(ticks)

#disable or enable the following line to change the tick display format*************
ax.xaxis.set_major_formatter(FormatStrFormatter('%.2f'))

#Adjust the sector window: you must call these AFTER setting the ticks, since setting the ticks
#actually adjusts the theta range window. This must be in degrees.
ax.set_thetamin(np.rad2deg(minTheta))
ax.set_thetamax(np.rad2deg(maxTheta))

Answer 1

极地图的内部单位是辐射。因此，在辐射中给出了刻度的位置，这些是你需要格式化的数字。你可以使用FuncFormatter这样做。

rad2fmt = lambda x,pos : f"{np.rad2deg(x):.2f}°"
ax.xaxis.set_major_formatter(FuncFormatter(rad2fmt))

完整的示例如下所示：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

from matplotlib.ticker import FuncFormatter

minTheta = 0.42; maxTheta = 0.55

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='polar')

#create four tick labels (in radians) dynamically based on the theta range
ticks = np.linspace(minTheta, maxTheta, 4)
ax.set_xticks(ticks)

#disable or enable the following line to change the tick display format*
rad2fmt = lambda x,pos : f"{np.rad2deg(x):.2f}°"
ax.xaxis.set_major_formatter(FuncFormatter(rad2fmt))

#Adjust the sector window: you must call these AFTER setting the ticks, since setting the ticks
#actually adjusts the theta range window. And it must be in degrees.
ax.set_thetamin(np.rad2deg(minTheta))
ax.set_thetamax(np.rad2deg(maxTheta))

plt.show()

Answer 2

或者，您可以使用PercentFormatter。这里xmax是对应于100％的值。根据您转换为百分比，100％将对应于np.pi*100/180的弧度值。

我正在通过评论#突出显示增加的三行代码

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.ticker import PercentFormatter # <---


minTheta = 0.42; maxTheta = 0.55

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='polar')

ticks = np.linspace(minTheta, maxTheta, 4)
ax.set_xticks(ticks)

ax.set_thetamin(np.rad2deg(minTheta))
ax.set_thetamax(np.rad2deg(maxTheta))

xmax = np.pi*100/180 # <---
ax.xaxis.set_major_formatter(PercentFormatter(xmax, decimals=2)) # <---