1、先来了解一下python里面向量的"乘法"的一种特性，给出两个阶数相同的向量a和b，a*b的结果是对应元素相乘，仍是一个阶数相同的向量。
a=np.array([1,2,3])
b=a+1
for i in [a,b,a*b]:
print(i)
2、先把参数的变化范围0到2π细分，每0.001为一个数字：
a=np.arange(0,2*np.pi,0.001)
3、极坐标方程ρ=sin(3*t)对应的参数方程是：
x=sin(3*t)*sin(t)
y=sin(3*t)*cos(t)
在python里面，要把x和y视为与a阶数相同的向量。
4、绘制图像：
plt.plot(x,y,'-',c=(0,0,1))
plt.show()
这个图像看起来有点变形。
5、需要确定画布的大小，才能保证图像不变形：
v=5*(max(y)-min(y))/(max(x)-min(x))
plt.figure(figsize=(5,v))
6、隐藏坐标系：
plt.axis('off')
