第一个情节似乎是正确的。它只是不显示负值。可以通过明确设置r轴的极限来克服此问题。
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy
theta = numpy.linspace(-numpy.pi / 2, numpy.pi / 2, 64 + 1)
r = theta
plt.polar(theta, r)
plt.ylim(theta.min(),theta.max())
plt.yticks([-1, 0,1])
plt.show()
此行为基于以下假设：任何数量都应可绘制在极坐标图上，这可能对有关相对数量的技术问题有所帮助。例如，您可能会问周期系统中某个量与其平均值的偏差。在这种情况下，matplotlib使用的约定非常适合。
从更数学（理论）的角度来看，人们可能会认为负半径是原点上的点反射。为了复制这种行为，需要将负值的点旋转rπ。因此，可以通过以下代码重现问题的预期图形
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
theta = np.linspace(-np.pi / 2, np.pi / 2, 64 + 1)
r = theta
plt.polar(theta+(r<0)*np.pi, np.abs(r))
plt.show()
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