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写这篇推文，本意是介绍matplotlib的polar plot， 顺便重复一篇文章里的图给读者看一下，有需要的读者可以复制代码用于绘图。
弹性常数计算方法见下面推文
计算2D弹性常数(杨氏模量)的两种方法对比[直接法｜Vs｜vaspkit]
杨氏模量和泊松比的计算公式参照Phys. Rev. B 82, 235414里面的公式：
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简化参数图片
杨氏模量图片
泊松比对于二维材料这里对应的应该是我们计算得到的, 这篇文章就是这么处理的 (Nanoscale Horiz., 2020, 5, 1386-1393) （这个地方我还不确定是不是对的，至少这篇文章是这么做的，这里如果有问题，我后续推文会更正）
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Nanoscale Horiz., 2020, 5, 1386-1393效果图先展示文献中的效果图
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杨氏模量 Nanoscale Horiz., 2020, 5, 1386-1393图片
泊松比 Nanoscale Horiz., 2020, 5, 1386-1393绘图代码数据取自这篇Nanoscale Horiz.的数据，代码如下杨氏模量import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom matplotlib import cmfrom matplotlib import rcimport matplotlib.colors as colorsrc('text', usetex=True)plt.rc('font',family='Times New Roman',size=11)d = np.arange(0, 1, 0.001)theta = 2 * np.pi * dC11 = 36.2C22 = 6.65C12 = 5.3C44 = 7.61delta = C11*C22 - C12**2c = np.cos(theta)s = np.sin(theta)Y = delta/(C11*s**4 + C22*c**4 + (delta/C44 -2*C12) *c**2*s**2)fig, ax = plt.subplots(subplot_kw={'projection': 'polar'})#fig, ax = plt.subplots()po=ax.scatter(theta, Y,c=Y,cmap=cm.coolwarm)#ax.set_rmax(2)#ax.set_rticks([0.5, 1, 1.5, 2]) # Less radial ticks#ax.set_rlabel_position(-22.5) # Move radial labels away from plotted lineax.grid(True)cbar = plt.colorbar(po, ax=ax, pad=0.15)#cbar.ax.set_title('Young\'s modulus' + r'$N/m^2', pad=20)cbar.set_label('Young\'s modulus ' + r'$(N/m)$')#cbar.ax.title.set_rotation(90)#ax.set_title('Young\'s modulus')plt.savefig('Young.pdf')结果图片
泊松比v_a = (C11+C22-delta/C44)*c**2*s**2-C12*(c**4+s**4)v_b = C11*s**4 + C22 * c**4 + (delta/C44 - 2*C12)*c**2 * s**2v = -v_a/v_bfig, ax = plt.subplots(subplot_kw={'projection': 'polar'})#fig, ax = plt.subplots()po=ax.scatter(theta, v,c=Y,cmap=cm.coolwarm)#ax.set_rmax(2)#ax.set_rticks([0.5, 1, 1.5, 2]) # Less radial ticks#ax.set_rlabel_position(-22.5) # Move radial labels away from plotted lineax.grid(True)cbar = plt.colorbar(po, ax=ax, pad=0.15)#cbar.ax.set_title('Poisson ratio', pad=20)cbar.set_label('Poisson ratio')#cbar.ax.title.set_rotation(90)#ax.set_title('Young\'s modulus')plt.savefig('Poisson.pdf')结果图片
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