for x in a:
plt.polar([0,angle(x)],[0,abs(x)],marker='o')
另一答案
for x in a:
plt.polar([0,angle(x)],[0,abs(x)],marker='o')
另一答案
如果您喜欢下面的情节
以上是关于如何使用matplotlib绘制复数（Argand图）的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章
如何使用matplotlib绘制复数（Argand图）
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了如何使用matplotlib绘制复数（Argand图）相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
答案
我不确定您在这里究竟要什么...您有一组复数，想通过将它们的实部用作x坐标并将虚部用作y来将它们映射到平面？
如果是这样，您可以使用number.real获得任何python虚数的实部，并使用number.imag获得虚部。如果您使用的是numpy，它还会提供一组辅助函数numpy.real和numpy.imag等，它们可以在numpy数组上使用。
例如，如果您有一个复数数组存储了这样的内容：
In [13]: a = n.arange(5) + 1j*n.arange(6,11)
In [14]: a
Out[14]: array([ 0. +6.j, 1. +7.j, 2. +8.j, 3. +9.j, 4.+10.j])
...您可以做
In [15]: fig,ax = subplots()
In [16]: ax.scatter(a.real,a.imag)
这将在每个点的argand图上绘制点。
编辑：对于绘图部分，您当然必须通过from matplotlib.pyplot import *导入了matplotlib.pyplot，或者（如我所做的那样）在pylab模式下使用ipython shell。
另一答案
跟随@inclement的回答；以下函数将生成一个以0,0为中心并缩放为复数集中的最大绝对值的argand图。
我使用了绘图功能，并从（0,0）指定了实线。可以通过将ro-替换为ro来删除它们。
def argand(a):
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
for x in range(len(a)):
plt.plot([0,a[x].real],[0,a[x].imag],'ro-',label='python')
limit=np.max(np.ceil(np.absolute(a))) # set limits for axis
plt.xlim((-limit,limit))
plt.ylim((-limit,limit))
plt.ylabel('Imaginary')
plt.xlabel('Real')
plt.show()
例如：
>>> a = n.arange(5) + 1j*n.arange(6,11)
>>> from argand import argand
>>> argand(a)
产生：“>
编辑：
我刚刚意识到也有一个polar绘图功能：
polar
“ >>