顺时针极坐标图问题
我有一个代表半径（r）和另一个代表角度（θ）的值列表。我正在尝试制作一个极地图，其中北为0度，东为90度，依此类推。
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
theta = [87.23008557164445, 100.26076015446364, 78.71990232378403, 136.34914122677247, 103.6118957767244, 108.8898592700267, 93.2079887669754]
r = [9.672704455052727, 5.747648969819628, 7.8846103848102835, 3.924182947507153, 5.631744483153131, 7.051601437489786, 2.2619972761713196]
colors = ['#c96253', '#e6b065', '#59c752', '#52c7bb', '#5260c7', 'w', 'k']
fig, ax = plt.subplots(subplot_kw={'projection': 'polar'})
ax.set_theta_direction(-1)
ax.set_theta_zero_location('N')
for i in range(0, len(r)):
ax.vlines(theta[i], 0, r[i], colors=colors[i], zorder=3)
列表中的角度与绘制的角度不对应。有人知道怎么解决吗？
共有1个答案
您需要将θ参数以弧度表示。您可以使用math.radians（）来执行此操作。
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import math
theta = [87.23008557164445, 100.26076015446364, 78.71990232378403, 136.34914122677247, 103.6118957767244, 108.8898592700267, 93.2079887669754]
r = [9.672704455052727, 5.747648969819628, 7.8846103848102835, 3.924182947507153, 5.631744483153131, 7.051601437489786, 2.2619972761713196]
colors = ['#c96253', '#e6b065', '#59c752', '#52c7bb', '#5260c7', 'w', 'k']
fig, ax = plt.subplots(subplot_kw={'projection': 'polar'})
ax.set_theta_direction(-1)
ax.set_theta_zero_location('N')
for i in range(0, len(r)):
ax.vlines(math.radians(theta[i]), 0, r[i], colors=colors[i], zorder=3)
输出
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我在将图像转换为极坐标时遇到问题。在Photoshop中很容易：）所以这对我来说是一个新领域。 我有以下图片： 结果应该是这样的： 我在这里看了一下，了解了一些基本知识，但仍然对圆的平方有点困惑： 我几乎不知道如何重新绘制图像。还有一个警告：由于管理限制，我想避免使用像Numpy这样的外部库。
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编辑：我决定把这个问题分成两部分，因为它实际上是两个问题：1。如何在MATLAB中绘制极曲面图（本问题）和2。如何将拟合极坐标数据点放入粗略（非极坐标）矩阵 我有一个包含某些灰色值（介于0和1之间的值）的矩阵。这些点存储在一个矩形矩阵中，但实际上数据点是通过旋转探测器获得的。这意味着我实际上有极坐标（我知道起始矩阵中每个像素的极坐标）。 我想制作一个数据点的极线图。我有下面的例子。 因为MATLA
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我正在尝试将极坐标的图像转换为笛卡尔坐标。 将图像转换为极坐标的示例显式执行-想要一个光滑的矩阵方法 我原以为使用上述方法是小菜一碟，但事实并非如此！！如果有人发现我的代码有错误，请告诉我！ 我发现非常奇怪的是，当我改变phi时，它会做出根本性的改变，而不是以我期望的方式！ 干杯
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好吧，这可能有点愚蠢，但我真的很难理解Matlab中的图像坐标。 所以，在一个数学方程中，f（x，y）f是图像函数，其中x和y是图像的坐标。例如，在matlab代码中，我们可以： 其中，img（1,4）等效于函数f（x，y）。现在，在Matlab中，有一个选项可以使用cart2pol（）函数将笛卡尔坐标（x，y）转换为极坐标（rho，theta）。 现在，这就是我不明白的地方。是否可以应用f（ρ，
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我知道这个问题已经被回答了很多次，但是我不知道我做的是好是坏。 我得到了一个带有缺陷位置和图像ID的文件。图像大小为96*96。起源是（48,48） 由此计算R和T 然后，我为每个图像创建大小为96×96的空矩阵，对于图像1（例如），我在每个坐标（R，T）处赋值0 当我绘制矩阵时，我的结果很奇怪。。我错过了什么重要的事情吗？