Effizientes Zeichnen von Kreisen in Matplotlib

Matplotlib bietet verschiedene Möglichkeiten zur Visualisierung von Kreisen, jede mit eigenen Stärken und Schwächen. Dieser Artikel untersucht drei gängige Methoden und vergleicht deren Effizienz und Eignung für verschiedene Anwendungen.

Inhaltsverzeichnis

1. Verwendung von matplotlib.patches.Circle
2. Plotten aus der Kreisgleichung
3. Approximation mit einem Scatterplot

1. Verwendung von matplotlib.patches.Circle

Dies ist die einfachste und allgemein bevorzugte Methode. Die Klasse matplotlib.patches.Circle erstellt ein Kreisobjekt, das direkt zu Ihrem Plot hinzugefügt werden kann. Sie ist effizient und erzeugt saubere, vektorbasierte Grafiken.

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

fig, ax = plt.subplots()

center_x, center_y = 0, 0
radius = 2

circle = Circle((center_x, center_y), radius, facecolor='skyblue', edgecolor='black', linewidth=2)
ax.add_patch(circle)

ax.set_xlim([-3, 3])
ax.set_ylim([-3, 3])
ax.set_aspect('equal') # Stellt sicher, dass der Kreis kreisförmig erscheint
plt.title('Kreis mit matplotlib.patches.Circle')
plt.show()

2. Plotten aus der Kreisgleichung

Ein Kreis kann durch seine Gleichung definiert werden: (x – h)² + (y – k)² = r², wobei (h, k) der Mittelpunkt und r der Radius ist. Wir können x- und y-Koordinaten generieren, die diese Gleichung erfüllen, und sie plotten.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

h, k = 0, 0
r = 2

theta = np.linspace(0, 2 * np.pi, 200)  # Mehr Punkte für einen glatteren Kreis
x = h + r * np.cos(theta)
y = k + r * np.sin(theta)

plt.plot(x, y)
plt.xlabel("x")
plt.ylabel("y")
plt.title('Kreis aus der Gleichung')
plt.gca().set_aspect('equal')
plt.show()

3. Approximation mit einem Scatterplot

Ein Scatterplot kann einen Kreis approximieren, indem viele zufällig generierte Punkte innerhalb des Radius des Kreises geplottet werden. Diese Methode ist weniger effizient und weniger präzise als die beiden vorherigen, aber sie demonstriert einen anderen Ansatz.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

center_x, center_y = 0, 0
radius = 2
num_points = 500

angles = np.random.uniform(0, 2 * np.pi, num_points)
radii = np.random.uniform(0, radius, num_points)
x = center_x + radii * np.cos(angles)
y = center_y + radii * np.sin(angles)

plt.scatter(x, y, s=5) # 's' für Punktgröße anpassen
plt.xlabel("x")
plt.ylabel("y")
plt.title('Kreisapproximation mit Scatterplot')
plt.gca().set_aspect('equal')
plt.show()

Die Methode matplotlib.patches.Circle wird im Allgemeinen aufgrund ihrer Effizienz und Klarheit empfohlen. Die anderen Methoden bieten alternative Visualisierungen und Einblicke in verschiedene Plottechniken.