Python Matplotlib：在极坐标图上使用非线性比例

我想画一个测量过的天线辐射方向图。目前我正在使用以下脚本：

#/usr/bin/env蟒蛇3-u
#vim：设置ai et ts=4 sw=4：
从数学导入pi
将matplotlib.pyplot作为plt导入
导入csv
xs=[]
ys=[]
将open（'raw-data.csv'，换行符=''）作为f：
对于csv.reader中的行（f，分隔符='，'，quotechar='”）：
xs+=[2*pi*float（行[0]）/360]
ys+=[浮动（第[1]行]]
max_y=max（ys）
ys=[y-y中y的最大值y]
dpi=80
图=plt.图（dpi=dpi，figsize=（512/dpi，384/dpi））
ax=plt.子地块（111，投影='polar'）
最大设定θ偏移量（2*pi*90/360）
ax.plot（xs，ys，线型='实心'，线宽=3）
ax.set_rmax（0）
ax.set_rticks（[-6*i表示范围（0,7）]）
ax.为范围（1,7）内的i设置标签（['']+[str（-6*i））
最大设置标签位置（0）
最大设定值（范围（0,360,15））
ax.设置θ方向（-1）
ax.grid（真）
图savefig（'linear.png'））

这里是raw-data.csv：

0,-31.4
10,-31.9
20,-32
30,-32.4
40,-38.1
50,-41.1
60,-44.5
70,-59
80,-73
90,-67.3
100,-70.5
110,-62.1
120,-58.2
130,-55.7
140,-55.6
150,-54.7
160,-50.3
170,-43.7
180,-40.8
190,-41.2
200,-43.2
210,-45.9
220,-49.7
230,-53.8
240,-57.3
250,-60.6
260,-65.2
270,-61.6
280,-61.1
290,-60.8
300,-52.9
310,-46.2
320,-39.7
330,-35.1
340,-33.3
350,-31.9
360,-31.4

我几乎对结果感到满意：

但我希望比例有所不同，就像通常使用的那样。下面是一个例子：

请注意，比例是非线性的。以下是ARRL天线手册对其的描述：

ARRL使用的改进对数网格有一个同心网格线系统，其间距为信号电压值的0.89倍对数。在该网格中，可区分距离主波瓣30和40 dB的副波瓣。此类波瓣在VHF和UHF工作中值得关注。在0分贝和 –3 dB明显大于–20和–23 dB之间的间距，而–20和–23 dB之间的间距又明显大于–50和–53 dB之间的间距。 例如，0到–3 dB所覆盖的标度距离约为图表半径的1/10。下一个3 dB增量（到–6 dB）的标度距离略小，准确地说是前一个的89%。下一个3 dB增量（到–9 dB）的标度距离同样是秒的89%。刻度的构造使级数在图表中心以–100 dB结束。 因此，间距的周期性通常对应于天线性能变化的相对重要性。本出版物中的天线方向图绘制在修改后的对数网格上，类似于图A-（C）所示

我不需要ARRL使用的确切方法，但看起来类似的方法会很好。我尝试了不同的方法，但没有成功。例如，当我尝试使用

ax.set\r缩放（'function'），…

时，我得到如下图像：

如果您能给我一点建议，我将不胜感激