如何围绕python中的中心点旋转图形

Question

我想像这样将矩形图（图表）变成圆形图：

现在，我并不是真正要转换实际的图形图表，而是要转换基础数据：（x，y）坐标。

我的数据集处于相等的时间间隔，因此它只是这样的y坐标列表（其中x表示以均匀的速率递增）：

[11,16,12,14,13,12,13,10...]

并且我想像图片一样将其环绕在中心，这样它就会发生变化，看起来像这样：（仅在此处估算）：

[（0,11），（3,14），（8,8），（13,4）...]

我不知道，我想这更多的是椭圆形或类似的东西，关键是我只想将矩形图的末端包裹起来，以便返回到x = 0，然后新的坐标为（x，y）对，其中（0,0）是圆的中心。

我不知道这种转换是什么，或者是否已经有python软件包在执行此操作。再说一次，我不是在寻找像这样的实际绘图软件：https://matplotlib.org/examples/pylab_examples/polar_demo.html我只想要一个函数，该函数获取点，然后进行数学运算并返回新坐标。

有人知道这样做的软件包吗？

或者如果不存在，有人会知道我必须做什么样的数学，或者要做什么的公式是什么？

更新：回答答案。

感谢Reblochon Masque和Ghasem Naddaf的回答和指导，你们都建议将其包裹在极地图上。我已尝试执行您的建议，但无法获得我想要的。为简化起见，我更改了演示数据集。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

from math import pi

ydata = [10,11,12,13,16,13,12,11]
xdata = [0,  1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]

plt.plot(xdata, ydata)
plt.show()

data_len = len(ydata)
max_y = max(ydata)
DESIRED_MAP_RADIUS = 10.0
new_data = {'x': [n * 2 * pi / data_len for n in range(data_len)] ,
            'y': [y/max_y*DESIRED_MAP_RADIUS for y in ydata]}
print(new_data)

ax = plt.subplot(111, projection='polar')
ax.plot(new_data['y'], new_data['x'])
ax.set_rmax(DESIRED_MAP_RADIUS)
ax.set_rticks([2, 4, 6, 8])  # less radial ticks
ax.set_rlabel_position(-22.5)  # get radial labels away from plotted line
ax.grid(True)
plt.show()

此结果将打印出以下new_data：

  

{'x'：[0.0，0.7853981633974483，1.5707963267948966，2.356194490192345，   3.141592653589793、3.9269908169872414、4.71238898038469、5.497787143782138]，“ y”：[6.25、6.875、7.5、8.125、10.0、8.125、7.5、6.875]}

及其打印的图像是这些：

请注意，极坐标表示法不是我想要的。数据上升到峰值然后又下降。如果我要手工绘制此圆形图，它将看起来像这样：

看看远离中心的点如何成为Y距离？但是X从range(0,8)到围绕中心旋转的一组正数和负数。我是否需要以某种方式使用np.sin()才能获得此结果？极坐标图似乎还不够。

Answer 1

from math import pi
ydata = [11,16,12,14,13,12,13,10]
data_len = len(ydata)
max_y = max(ydata)
DESIRED_MAP_RADIUS = 100.0
new_data = {'x': [n * 2 * pi / data_len for n in range(data_len)] ,
            'y': [y/max_y*DESIRED_MAP_RADIUS for y in ydata]
           }
print(new_data)

Answer 2

我认为您想要的与这篇文章有关：

https://math.stackexchange.com/questions/260096/find-the-coordinates-of-a-point-on-a-circle

x = radius * np.sin(θ)
y = radius * np.cos(θ)

radius是您的y变量，而您的θ必须是用圆除以数据集中的点数来获得的。

theta = 360 / len(ydata) 

要验证结果点确实是距中心（y）的正确距离，您可以按照公式sqr(x) + sqr(y) = sqr(r)，您会看到它是正确角度的正确距离。

所以代码看起来像这样：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

from math import pi

ydata = [10,11,12,13,16,13,12,11]

#plt.plot(xdata, ydata)
#plt.show()

def wrap_around(radii):
    thetas = [i * (360 / len(radii)) for i in range(0, len(radii))]
    xs = [(radius * np.sin(np.deg2rad(theta))) for radius, theta in zip(radii, thetas)]
    ys = [(radius * np.cos(np.deg2rad(theta))) for radius, theta in zip(radii, thetas)]
    print(thetas, len(thetas))
    print(xs, len(xs))
    print(ys, len(ys))
    return xs,ys

x,y = wrap_around(ydata)
plt.plot(x,y)

plt.grid(True)
plt.show()