Matplotlib系列(三)：坐标轴变换及注释

Matplotlib系列目录

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一、 简介

‎matplotlib有强大的变换功能，并提供了预定义的极坐标、对数坐标等坐标系。
‎matplotlib还有丰富的文本和箭头注释功能，可以方便的在指定位置添加注释，并且注释文本支持latex公式。

Matplotlib系列将Matplotlib的知识和重点API，编制成思维导图和重点笔记形式，方便记忆和回顾，也方便应用时参考，初学者也可以参考逐步深入学习。

二、 思维导图

三、 坐标轴变换及注释

1. 坐标轴变换

matplotlib有强大的变换功能,但是通常我们不需要直接去写代码变换，常用的极坐标、对数坐标等有预设的方法。

1.1 极坐标系

极坐标绘图需要在创建子图的时候设置参数projection="polar"。

示例如下：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
fig = plt.figure()

ax=fig.add_subplot(111, projection="polar") 
theta=np.linspace(0, np.pi*2, 50)
ax.plot(theta, theta/2)

plt.show()

注意fig.subplots函数不支持projection参数。

极坐标显示设置

• 极轴坐标最大、最小值设置
  • ax.set_rlim(0.5,1)：经向坐标范围为0.5至1。相当于同时使用set_rmax,set_rmin
  • ax.set_rmax(1)：设置经向最大坐标值为1
  • ax.set_rmin(0.5)：设置经向最小坐标值为0.5
• 极轴坐标网格显示设置
  • ax.set_rgrids(np.arange(0, 1, 0.2))：设置经向网格
  • ax.set_rticks(np.arange(0,0.8,0.2))：设置经向网格范围，与set_rgird完全相同
• 极轴坐标设置为对数坐标
  • ax.set_rscale('symlog')：设置为对数坐标。set_rscale(‘linear’)设置为线型坐标
• 极轴坐标刻度标签位置设置
  • ax.set_rlabel_position('90')：经向文本标签在90度反向位置显示

1.2 对数坐标系

x轴为对数坐标

• ax.semilogx(x,y)

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
fig=plt.figure()
ax1=fig.subplots()

x=np.array([1,10,100,1000,10000])
y=(np.log10(x)-2)**2
ax1.semilogx(x,y)

ax1.grid(True)
fig.tight_layout()
plt.show()

y轴为对数坐标

• ax.semilogy(x,y)

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
fig=plt.figure()
ax1=fig.subplots()

y=np.array([1,10,100,1000,10000])
x=(np.log10(x)-2)**2
ax1.semilogy(x,y)

ax1.grid(True)
fig.tight_layout()
plt.show()

x,y轴同为对数坐标

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
fig=plt.figure()
ax1=fig.subplots()

y=np.array([1,10,100,1000,10000]