我发现的一种方法是生成颜色图，然后将其投影到极轴上。这是一个有效的示例-
尽管其中包括一个令人讨厌的骇客（明确注释）。我敢肯定有一种方法可以调整限制，或者（更难）编写自己的限制
Transform来解决它，但是我还没有完全解决这个问题。我以为致电的范围
Normalize会做到这一点，但显然不会。
import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npfrom matplotlib import cmimport matplotlib as mplfig = plt.figure()display_axes = fig.add_axes([0.1,0.1,0.8,0.8], projection='polar')display_axes._direction = 2*np.pi ## This is a nasty hack - using the hidden field to ## multiply the values such that 1 become 2*pi ## this field is supposed to take values 1 or -1 only!!norm = mpl.colors.Normalize(0.0, 2*np.pi)# Plot the colorbar onto the polar axis# note - use orientation horizontal so that the gradient goes around# the wheel rather than centre outquant_steps = 2056cb = mpl.colorbar.Colorbarbase(display_axes, cmap=cm.get_cmap('hsv',quant_steps), norm=norm, orientation='horizontal')# aesthetics - get rid of border and axis labels cb.outline.set_visible(False)display_axes.set_axis_off()plt.show() # Replace with plt.savefig if you want to save a file这产生
如果您想要戒指而不是轮子，请在此之前
plt.show()或
plt.savefig
display_axes.set_rlim([-1,1])
这给
按照@EelkeSpaak的注释-
如果按照OP将图形另存为SVG，则以下是处理所得图形的提示：所得SVG图像的小元素相互接触且不重叠。这会导致某些渲染器（Inkscape，Adobe
Reader，可能不在打印中）中的灰色线条模糊。一个简单的解决方案是使用例如Inkscape或Illustrator对每个单独的渐变元素应用较小的缩放比例（例如120％）。请注意，您必须将变换单独应用于每个元素（上述软件提供了自动执行此功能的功能），而不是整个图形，否则无效。
