matable中，建立一个坐标系，x轴间隔0.18，y轴间隔0.1画出散点图，然后以坐标系原点为圆心画出半径为4的圆，并删除圆内部的点，然后找出与圆最近的点重新拟合出一个新圆

在Matplotlib库中创建这样的图形，你需要先设置坐标范围，然后使用scatter函数绘制散点图，接着利用圆的中心点和半径创建一个填充区域并移除其中的数据，最后通过计算每个数据点到圆的距离找到最近点并重新拟合。以下是步骤描述：

1. 导入所需的库：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

2. 定义坐标范围和数据点：

x = np.arange(0, 9, 0.18)   # x轴从0开始，步长为0.18，长度为50
y = np.arange(0, 9, 0.18)   # y轴类似
xx, yy = np.meshgrid(x, y)  # 创建网格
data_points = xx.ravel(), yy.ravel()  # 将网格转化为一维数组

3. 绘制散点图：

plt.scatter(data_points[0], data_points[1])

4. 以原点为中心画圆并删除圆内点：

radius = 4
circle_mask = ((xx**2 + yy**2)**0.5 < radius).astype(bool)
plt.scatter(data_points[0][~circle_mask], data_points[1][~circle_mask], color='None', edgecolors='black')

5. 计算距离并找出最接近圆的点（这里简化处理，仅用于示例，真实情况下可能需要优化算法）：

closest_distances = np.linalg.norm(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()], axis=1)
closest_indices = np.argsort(closest_distances)[:1]  # 找到一个最近的点

# 更新数据点以去除圆内的点，并重新绘制散点图
new_data_points = data_points[:, closest_indices]
plt.scatter(new_data_points[0], new_data_points[1])

6. 添加标题和显示图像：

plt.title("Scatter Plot with Closest Point to Circle")
plt.xlim((0, 9))
plt.ylim((0, 9))
plt.show()