python matplotlib画实心圆

### 使用 Python Matplotlib 库绘制实心圆

为了使用 `matplotlib` 绘制实心圆，可以利用 `Circle` 类并将其添加到当前的图形中。下面提供了一个具体的例子来展示如何实现这一点。

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.patches import Circle
import numpy as np

fig, ax = plt.subplots()

# 创建一个中心在 (0.5, 0.5)，半径为 0.2 的实心圆
circle = Circle((0.5, 0.5), 0.2, edgecolor='b', facecolor='blue', fill=True)

ax.add_patch(circle)
ax.set_aspect('equal')
plt.xlim(0, 1)
plt.ylim(0, 1)

plt.title('Solid Circle Example')
plt.xlabel('X Axis')
plt.ylabel('Y Axis')

plt.show()

此代码片段创建了一个新的圆形对象，并通过指定位置 `(0.5, 0.5)` 和大小 `0.2` 来定义该圆的位置和尺寸[^2]。接着将这个圆形对象加入到了由 `add_patch()` 方法所管理的一组补丁之中。最后调用了 `set_aspect`, `xlim`, 及 `ylim` 函数确保绘图区域的比例适当以及设定坐标轴范围以便更好地观察整个图形[^3]。

相关问题

python 画实心圆

### 如何使用 Python 绘制实心圆

#### 使用 Matplotlib 库绘制实心圆

可以通过 `matplotlib` 的 `patches.Circle` 方法来实现绘制实心圆的功能。此方法允许指定圆的位置、半径以及填充颜色。

from matplotlib import pyplot as plt
import matplotlib.patches as patches

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)

# 创建一个位于 (0.5, 0.5)，半径为 0.2 的实心圆，颜色设为红色
circle = patches.Circle((0.5, 0.5), 0.2, edgecolor='none', facecolor='red')
ax.add_patch(circle)

# 设置坐标轴范围
plt.xlim(0, 1)
plt.ylim(0, 1)

# 显示图形
plt.axis('equal')  # 确保圆形不会被拉伸成椭圆
plt.show()

上述代码展示了如何通过 `Circle` 函数创建并添加到图表中的过程[^1]。

#### 使用 Turtle 库绘制实心圆

对于更简单的场景或者教学目的来说，`turtle` 是一个非常适合的选择。它提供了一个直观的方式来进行基本形状的绘制操作。

import turtle

screen = turtle.Screen()

pen = turtle.Turtle()
pen.speed("fastest")

# 提笔移动到起始位置
pen.penup()
pen.goto(-50, -50)
pen.pendown()

# 开始填色
pen.begin_fill()
pen.color("blue")  # 设定边框和填充的颜色
pen.circle(100)    # 半径为100像素的圆
pen.end_fill()

screen.mainloop()

这段程序说明了怎样利用 `begin_fill()` 和 `end_fill()` 来完成对所画图形内部区域的着色工作[^4]。

利用matplotlib库中的pyplot模块，绘制x在[10,10]取值区间上的函数、一阶导数和二阶导数的图形，要求： （1）绘制三个子图，分别放置上述三个图形 （2）第一个子图区域，标题为Polynomial，使用红色实线绘制 （3）第二个子图区域，标题为First Derivative，使用蓝色虚线绘制 （4）第三个子图区域，标题为Second Derivative，使用绿色实心圆点绘制

好的，下面是代码实现：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 定义函数
def f(x):
    return x ** 3 - 6 * x ** 2 + 11 * x - 6

# 定义一阶导数
def f1(x):
    return 3 * x ** 2 - 12 * x + 11

# 定义二阶导数
def f2(x):
    return 6 * x - 12

# 生成x取值区间
x = np.linspace(1, 5, 100)

# 绘制三个子图
fig, ax = plt.subplots(nrows=3, ncols=1, figsize=(8, 12))

# 绘制函数图像
ax[0].plot(x, f(x), color='red', linewidth=2)
ax[0].set_title('Polynomial')

# 绘制一阶导数图像
ax[1].plot(x, f1(x), color='blue', linestyle='--', linewidth=2)
ax[1].set_title('First Derivative')

# 绘制二阶导数图像
ax[2].plot(x, f2(x), color='green', marker='o', markersize=5)
ax[2].set_title('Second Derivative')

# 显示图形
plt.show()

运行结果如下所示：