具有“浮动”径向轴的极坐标图

我正在研究一个由网格中大量极坐标图组成的图形，所有这些极坐标图在径向轴上共享一个共同的比例。每个图都需要非常小才能适合图形，但是当我缩小轴的尺寸时，径向轴的刻度标签看起来拥挤且难以辨认，并且模糊了我试图绘制的数据。

例如：

import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

fig, axes = plt.subplots(1, 4, figsize=(9, 2), subplot_kw=dict(polar=True))

theta = np.r_[np.linspace(0, 2*np.pi, 12), 0]
for aa in axes.flat:
    x = np.random.rand(12)
    aa.plot(theta, np.r_[x, x[0]], '-sb')
    aa.set_rlim(0, 1)

fig.subplots_adjust(left=0.1, right=0.9, bottom=0.1, top=0.9, wspace=0.5)

我意识到可以通过减小字体大小和径向刻度数量来部分缓解该问题，但我更愿意避免刻度标签与我的数据完全重叠。相反，我想要一个位于绘图外部的“浮动”径向轴，如下所示：

对于正常的笛卡尔图，我只会使用ax.spine['left'].set_position(...), but a PolarAxesSubplot只有一个u'polar'无法偏移的脊柱。是否有一种“好”的方法来为极坐标图创建浮动径向轴，理想情况下可以更新其比例和限制以匹配极坐标图本身径向轴的任何更改？

这并不完全是您想要的，但它可能会提示您如何针对极轴精确定位标签：

import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

fig, axes = plt.subplots(1, 4, figsize=(9, 2), subplot_kw=dict(polar=True))

theta = np.r_[np.linspace(0, 2*np.pi, 12), 0]
for aa in axes.flat:
    x = np.random.rand(12)
    aa.plot(theta, np.r_[x, x[0]], '-sb')
    aa.set_rlim(0, 1)

plt.draw()
ax = axes[-1]
for r, t in zip(ax.yaxis.get_ticklocs(), ax.yaxis.get_ticklabels()):
    ax.text(np.pi/2, r, '$\cdot$'*20 + t.get_text(), ha='left', va='center',
            fontsize=10, color='0.25')
for ax in axes:
    ax.yaxis.set_ticklabels([])

fig.subplots_adjust(left=0.1, right=0.9, bottom=0.1, top=0.9, wspace=0.5)
fig.savefig('test.png', bbox_inches='tight')