x：一维数据

y：一维数据

(x,y)代表一系列坐标点，我想把这些点 以及 每个点对应的值用不同的颜色表示出来，而且最终显示结果类似于imshow而不是scatter

网上找了一下，这里提的问题跟我想实现的很类似： http://stackoverflow.com/questions/7988473/matplotlib-how-can-i-convert-a-xyz-scatter-to-a-pixel-image

但是他们用的contourf的方式有一个很大的缺点是绘图速度极慢。有人提到imshow的方式很快： http://stackoverflow.com/questions/6318170/large-matplotlib-pixel-figure-best-approach

但是imshow好像不能实现我想画的极坐标图（一楼）

该怎么画？恳请手不吝赐教 （我用的是spyder）

这是我参照第一个网址用contourf画的，但是角度取值和半径取值很大，绘图效率较低。

不好意思，楼上说法不恰当，"角度取值和半径取值很大"---->取值的点数很大

经过一些尝试，我找到了pcolormesh这个函数，它的绘图速度很快，唯一不足就是色彩的渲染不如imshow，

怎么看不到3楼了？

嗯，应该使用pcolormesh, 下面是一个例子：

http://hyry.dip.jp/tech/forum/thread.html/153

import numpy as np
import pylab as pl

def func(theta, r):
    y = theta * np.sin(r)
    return np.sqrt(y*y)

T, R = np.mgrid[0:2*np.pi:360j, 0:10:100j]
Z = func(T, R)

ax=pl.subplot(111, projection="polar", aspect=1.)
ax.pcolormesh(T, R, Z)
pl.show()

pcolormesh 对值为 nan 的数据并不显示为白色！！

请问有什么解决方法？