画一个以原点为圆心,半径为 10 的圆,并在圆内区域随机 产生 20 个数据点
时间: 2024-05-11 08:17:36 浏览: 13
好的,这是可以回答的问题。以下是使用Python代码生成圆和随机数据点的过程:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 生成圆形
circle = plt.Circle((0,0),10,fill=False)
# 生成数据点
X = np.random.uniform(low=-10, high=10, size=(20,))
Y = np.random.uniform(low=-10, high=10, size=(20,))
# 画图
fig, ax = plt.subplots()
ax.add_artist(circle)
plt.scatter(X,Y)
plt.xlim([-11,11])
plt.ylim([-11,11])
plt.show()
```
你可以将这段代码复制到你的Python环境中运行,来得到圆和数据点的图像。
相关问题
matlab里画一个以原点为圆心,半径为 10 的圆,并在圆内区域随机 产生 20 个数据点
好的,这是一个关于Matlab绘图的问题,我可以为您提供一些帮助。
您可以按照以下步骤来实现:
1. 使用plot函数绘制出圆的边界。可以通过生成一个数组theta,然后使用极坐标公式r=10绘制圆。
2. 使用rand函数生成随机数据点。可以通过生成两个数组x和y,使用rand函数将它们填充到圆的内部。
下面是一个可能的Matlab代码示例:
theta = linspace(0, 2*pi, 100);
x = 10*cos(theta);
y = 10*sin(theta);
plot(x,y,'k');
axis equal;
hold on;
for i = 1:20
r = 10*sqrt(rand());
theta = 2*pi*rand();
plot(r*cos(theta),r*sin(theta),'r.');
end
这段代码中,linspace函数用于生成数组theta,使得它包含从0到2π的100个均匀间隔的值。然后,使用cos和sin函数将极坐标(r,theta)转换为笛卡尔坐标(x,y)。这样,我们就可以使用plot函数绘制圆的边界。
接下来,使用for循环生成20个随机点,其中r是在0到10之间的随机半径,theta是0到2π之间的随机角度。再次使用cos和sin函数将随机点的极坐标转换为笛卡尔坐标,并将它们用红色小圆点的形式绘制在圆的内部。
最后,使用axis equal命令将图像的x轴和y轴比例设置为相同的比例,以便圆形保持圆形。
希望这个示例代码能够对您有所帮助。
编写python函数,计算圆周率。存在圆心在直角坐标系原点且半径为 1 的圆及其外切正方形。为计算方便,仅考虑位于第一象限的四分之一正方形和四分之一圆。随机生成该四分之一正方形中一系列点,散布于四分之一圆内比例即为圆周率四分之一。散步点越多,结果越精确,耗时也越长
可以使用 Monte Carlo 方法来计算圆周率。这种方法是一种随机算法,通过生成随机点并计算点落在圆内的概率来估计圆周率。
具体实现如下:
```python
import random
def estimate_pi(num_points):
points_inside_circle = 0
for i in range(num_points):
x = random.uniform(0, 1)
y = random.uniform(0, 1)
if x**2 + y**2 <= 1:
points_inside_circle += 1
return 4 * points_inside_circle / num_points
```
函数 `estimate_pi` 接受一个参数 `num_points`,表示生成的随机点数。函数首先用一个计数器 `points_inside_circle` 记录落在圆内的点的数量。然后循环生成 `num_points` 个随机点,对于每个随机点,判断其是否落在圆内,如果是,则将计数器加 1。最后返回估计出的圆周率。
使用该函数估计圆周率,可以调用如下代码:
```python
pi = estimate_pi(1000000)
print(pi)
```
该代码将生成 1000000 个随机点,并估计圆周率。输出结果类似于 `3.141592`。注意,随机点数量越大,估计值越接近真实值。但同时计算时间也会增加。