Python多边形粒径随机分布

在Python中，生成多边形粒径的随机分布通常涉及到几何学和概率统计。假设你想创建一个模拟自然现象（如颗粒物质、像素分布等）中多边形大小随机变化的情况，可以考虑以下几个步骤：

1. **确定分布**：首先需要选择一个多边形粒径的分布模型，比如正态分布、泊松分布或是其他的自定义函数。

2. **生成随机数**：使用Python的random模块生成相应的随机数值，作为多边形边长或半径。

3. **构造多边形**：你可以使用库如matplotlib.patches.Polygon或者shapely.geometry.Polygon来创建具有随机边长或多边数的多边形。

4. **重复迭代**：为了获得一系列的随机多边形，你需要循环这个过程多次。

import random
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.patches as patches
import shapely.geometry

def random_polygon(n_sides, radius_distribution):
    # 使用随机分布生成边长
    side_lengths = [radius_distribution() for _ in range(n_sides)]
    
    # 创建多边形
    if 'shapely' in locals():
        polygon = shapely.geometry.Polygon(zip(*[(0, 0)] + [(length, 0) for length in side_lengths]))
    else:
        polygon = patches.Polygon([(0, 0)] + [(length, 0) for length in side_lengths], closed=True)

    return polygon

# 示例分布
def normal_distribution(mean, std_dev):
    return random.gauss(mean, std_dev)

n_polygons = 100
mean_radius = 5
std_dev = 1
fig, ax = plt.subplots()

for _ in range(n_polygons):
    poly = random_polygon(6, lambda: normal_distribution(mean_radius, std_dev))
    ax.add_patch(poly)
    ax.set_xlim(-10, 10)
    ax.set_ylim(-10, 10)

plt.show()