如何用Numpy和Matplotlib绘制带随机散点的两个同心圆

你原来的代码生成的是完美的同心圆，因为角度是均匀线性分布的，半径没有波动。要实现随机散射效果，核心是用Numpy的随机函数生成随机角度，同时给半径添加随机扰动，让点围绕目标圆环分散分布。

修改后的代码 #

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 定义两个环的目标半径
target_radii = [5, 10]
# 每个环的生成点数
num_points = 200
# 半径的随机扰动幅度（值越大，散射越明显）
noise_scale = 0.5

# 生成第一个环的随机散射点
angles_1 = np.random.uniform(0, 2 * np.pi, num_points)
radii_1 = np.random.normal(target_radii[0], noise_scale, num_points)
x_1 = radii_1 * np.cos(angles_1)
y_1 = radii_1 * np.sin(angles_1)

# 生成第二个环的随机散射点
angles_2 = np.random.uniform(0, 2 * np.pi, num_points)
radii_2 = np.random.normal(target_radii[1], noise_scale, num_points)
x_2 = radii_2 * np.cos(angles_2)
y_2 = radii_2 * np.sin(angles_2)

# 绘图设置
plt.axis('equal')
plt.scatter(x_1, y_1, c='purple', alpha=0.7)
plt.scatter(x_2, y_2, c='yellow', alpha=0.7)
plt.show()

关键修改说明 #

• 随机角度：用np.random.uniform(0, 2*np.pi, num_points)生成num_points个0到2π之间的随机角度，替代原来的linspace，让点在圆周上随机分布，而非均匀排列。
• 半径扰动：用np.random.normal(target_r, noise_scale, num_points)给目标半径添加正态分布的随机噪声，让每个点的半径围绕目标值波动，形成散射效果。
• 参数调整：
  • 修改num_points可以增减每个环的点数；
  • 修改noise_scale可以控制散射的程度——值越大，点偏离圆环的距离越远；值越小，点越接近完美圆环；
  • 添加alpha=0.7让重叠的点更通透，视觉效果更自然。

另一种实现思路（坐标加噪声） #

如果想在完美圆环的基础上直接给坐标加噪声，也可以这样写：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

target_radii = [5, 10]
num_points = 200
coord_noise = 0.5

# 第一个环
angles = np.random.uniform(0, 2*np.pi, num_points)
x_perfect = target_radii[0] * np.cos(angles)
y_perfect = target_radii[0] * np.sin(angles)
x_1 = x_perfect + np.random.normal(0, coord_noise, num_points)
y_1 = y_perfect + np.random.normal(0, coord_noise, num_points)

# 第二个环同理
x_perfect_2 = target_radii[1] * np.cos(angles)
y_perfect_2 = target_radii[1] * np.sin(angles)
x_2 = x_perfect_2 + np.random.normal(0, coord_noise, num_points)
y_2 = y_perfect_2 + np.random.normal(0, coord_noise, num_points)

plt.axis('equal')
plt.scatter(x_1, y_1, c='purple', alpha=0.7)
plt.scatter(x_2, y_2, c='yellow', alpha=0.7)
plt.show()

这种方式的散射效果和极坐标半径扰动略有不同，你可以根据需求选择。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Wesley Alves