Jupyter半径为1的圆内的点是绿色,圆外的点是红色
时间: 2023-05-13 20:06:18 浏览: 38
这是一个数据可视化问题,可以使用 Python 的 matplotlib 库来实现。首先,我们可以定义一个圆心为 (0,0),半径为 1 的圆,然后生成一些随机点,根据点与圆心的距离来判断点的颜色,最后使用 scatter 函数将点绘制出来。以下是示例代码:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 定义圆心和半径
center = (0, 0)
radius = 1
# 生成随机点
n = 1000
points = np.random.rand(n, 2) * 2 - 1
# 计算点与圆心的距离
distances = np.sqrt(np.sum((points - center)**2, axis=1))
# 判断点的颜色
colors = np.where(distances <= radius, 'green', 'red')
# 绘制散点图
plt.scatter(points[:, 0], points[:, 1], c=colors)
# 设置坐标轴范围和标题
plt.xlim(-1.1, 1.1)
plt.ylim(-1.1, 1.1)
plt.title('Points inside/outside a circle with radius 1')
# 显示图像
plt.show()
```
运行以上代码,即可得到一个半径为 1 的圆内的点为绿色,圆外的点为红色的散点图。
相关问题
MATLAB实现半径为r的圆内生成点
你可以使用MATLAB的rand函数来生成均匀分布的机点,并通过判断点与圆心的距是否小于半径r来确定点是否在圆。以下是一个实现的示例:
```matlab
% 设置圆心坐和半径
center = [0, ];
r = 1;
% 生成随机点的数量
numPoints = 1000;
% 生成随机点
points = -1 + 2*rand(numPoints, 2);
% 判断点是否在圆内
distances = sqrt(sum((points - center).^2, 2));
pointsInCircle = points(distances <= r, :);
% 绘制结果
figure;
plot(points(:, 1), points(:, 2), 'bo'); % 所有点
hold on;
plot(pointsInCircle(:, 1), pointsInCircle(:, 2), 'ro'); % 圆内的点
viscircles(center, r, 'Color', 'g'); % 绘制圆
axis equal;
legend('All points', 'Points in circle', 'Circle');
```
这段代码首先设置了圆心坐标和半径,然后使用rand函数生成了numPoints个在-1到1之间均匀分布的随机点。接着,通过计算每个点与圆心的距离,将距离小于等于半径r的点筛选出来,得到了在圆内的点。最后,使用plot函数将所有点和圆内的点分别绘制出来,并通过viscircles函数绘制了圆。
运行这段代码,你将得到一个包含随机点和圆内点的散点图,以及一个表示圆的圆形标记。
在jupyter上画一个半径为1的圆
可以使用以下代码在 Jupyter 上画一个半径为 1 的圆:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 生成圆上的点
theta = np.linspace(0, 2*np.pi, 100)
x = np.cos(theta)
y = np.sin(theta)
# 绘制圆
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(x, y)
ax.set_aspect('equal')
plt.show()
```