Python Matplotlib-如何在极坐标中绘制流线？

我一直试图在matplotlib 1.4.3中绘制极轴上的流线。streamplot功能自1.2.0开始就存在，文档认为它是功能性的和稳定的。下面是一个小测试脚本：

from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np

# Define polar grid
r = np.arange(0,2001,50)
theta = np.arange(-np.pi, np.pi+np.pi/180, 2*np.pi/180)
r2D, theta2D = np.meshgrid(r, theta)
# Define some data
u = -np.sin(theta2D)
v = np.cos(theta2D)
# Set up axes
fig = plt.figure()
ax = fig.add_axes([0.1, 0.1, 0.8, 0.8], polar=True)
# Plot streamlines
ax.streamplot(r, theta, u, v, color='k', density=1, linewidth=1)

此脚本因以下回溯而失败：

Traceback (most recent call last):
  File "streamline_test.py", line 15, in <module>
    ax.streamplot(r, theta, u, v, color='k', density=1, linewidth=1)
  File "python2.7/site-packages/matplotlib/axes/_axes.py", line 4204, in streamplot
    zorder=zorder)
  File "python2.7/site-packages/matplotlib/streamplot.py", line 167, in streamplot
    axes.add_patch(p)
  File "python2.7/site-packages/matplotlib/axes/_base.py", line 1568, in add_patch
    self._update_patch_limits(p)
  File "python2.7/site-packages/matplotlib/axes/_base.py", line 1586, in _update_patch_limits
    vertices = patch.get_path().vertices
  File "python2.7/site-packages/matplotlib/patches.py", line 4033, in get_path
    _path, fillable = self.get_path_in_displaycoord()
  File "python2.7/site-packages/matplotlib/patches.py", line 4054, in get_path_in_displaycoord
    shrinkB=self.shrinkB * dpi_cor
  File "python2.7/site-packages/matplotlib/patches.py", line 2613, in __call__
    shrinked_path = self._shrink(clipped_path, shrinkA, shrinkB)
  File "python2.7/site-packages/matplotlib/patches.py", line 2586, in _shrink
    left, right = split_path_inout(path, insideA)
  File "python2.7/site-packages/matplotlib/bezier.py", line 246, in split_path_inout
    ctl_points, command = next(path_iter)
StopIteration

回溯（最近一次呼叫最后一次）：
文件“streamlined_test.py”，第15行，在
最大流图（r，θ，u，v，color='k'，density=1，linewidth=1）
streamplot中第4204行的文件“python2.7/site packages/matplotlib/axes/_axes.py”
zorder=zorder）
streamplot中第167行的文件“python2.7/site packages/matplotlib/streamplot.py”
轴。添加补片（p）
文件“python2.7/site packages/matplotlib/axes/_base.py”，第1568行，在add_补丁中
自我更新补丁限制（p）
文件“python2.7/site packages/matplotlib/axes/_base.py”，第1586行，在更新补丁中
顶点=面片。获取路径（）。顶点
文件“python2.7/site packages/matplotlib/patches.py”，第4033行，在get_路径中
_path，fillable=self.get\u path\u in\u displaycoord（）
文件“python2.7/site packages/matplotlib/patches.py”，第4054行，在get_路径中
收缩b=自收缩b*dpi\u cor
文件“python2.7/site packages/matplotlib/patches.py”，第2613行，在调用中__
收缩路径=自身。\u收缩（剪裁路径、收缩A、收缩B）
文件“python2.7/site packages/matplotlib/patches.py”，第2586行，在
左，右=拆分路径输入（路径，内部）
文件“python2.7/site packages/matplotlib/bezier.py”，第246行，在split_path_inout中
控制点，命令=下一步（路径）
停止迭代

显然，streamplot一直在迭代，必须在某个点停止。我还尝试了将一组规则间隔的笛卡尔点应用于极轴，但同样失败。使用笛卡尔坐标轴绘制极坐标图不是一个选项，因为我需要一个极坐标网格，但这样的网格在笛卡尔坐标系中不是规则间隔的，streamplot需要规则间隔的点

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有人知道如何让matplotlib以极坐标绘制流线吗？

您只需切换径向坐标和方位坐标即可。考虑下面的图，以及生成它的代码。请注意第三个参数中的半径除法是

streamplot（）

，它将线速度转换为角速度：

导入数学
进口numpy
导入matplotlib
从matplotlib导入pyplot
pyplot.gcf（）.add_轴（[0.1,0.1,0.8,0.8]，polar=True）
#坐标
r=numpy.linspace（0,1,11）
p=numpy.linspace（-math.pi，math.pi，361）
rg，pg=numpy.meshgrid（r，p）
def重复（x）：
返回numpy.full_-like（r，x）
ε=1e-8
#水平单位矢量的圆柱分量
xr=numpy.cos（pg）
xp=-numpy.sin（pg）
#垂直单位矢量的圆柱分量
yr=numpy.sin（pg）
yp=单位成本（pg）
#流线的起点
sx=numpy.transpose([
numpy.hstack（[repeat（-math.pi/2），repeat（math.pi/2）]，
numpy.hstack（[r，r]）
])
sy=numpy.transpose([
numpy.hstack（[repeat（-math.pi+epsilon），repeat（0），repeat（math.pi epsilon）]，
numpy.hstack（[r，r，r]）
])
#流线
pyplot.streamplot(
pg.transpose（），rg.transpose（），（xp/rg）.transpose（），xr.transpose（），
颜色=红色，起始点=sx）
pyplot.streamplot(
pg.transpose（），rg.transpose（），（yp/rg）.transpose（），yr.transpose（），
颜色=蓝色，起始点=sy）
pyplot.ylim（0，1）
pyplot.annotate(
matplotlib.\uuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuu，
（0,0），（1,0），“轴分数”，“轴分数”，
ha='left'，va='top'）
pyplot.savefig（'stream.png'））