Tracé de cercles efficace avec Matplotlib

Matplotlib offre plusieurs façons de visualiser des cercles, chacune ayant ses propres forces et faiblesses. Cet article explore trois méthodes principales, en comparant leur efficacité et leur adéquation à différentes applications.

Table des matières

1. Utilisation de matplotlib.patches.Circle
2. Tracé à partir de l’équation du cercle
3. Approximation avec un nuage de points

1. Utilisation de matplotlib.patches.Circle

C’est la méthode la plus simple et généralement préférée. La classe matplotlib.patches.Circle crée un objet cercle qui peut être directement ajouté à votre graphique. Elle est efficace et produit des graphiques vectoriels nets.

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') # Garantit que le cercle apparaît circulaire
plt.title('Cercle utilisant matplotlib.patches.Circle')
plt.show()

2. Tracé à partir de l’équation du cercle

Un cercle peut être défini par son équation : (x – h)² + (y – k)² = r², où (h, k) est le centre et r est le rayon. Nous pouvons générer des coordonnées x et y satisfaisant cette équation et les tracer.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

h, k = 0, 0
r = 2

theta = np.linspace(0, 2 * np.pi, 200)  # Plus de points pour un cercle plus lisse
x = h + r * np.cos(theta)
y = k + r * np.sin(theta)

plt.plot(x, y)
plt.xlabel("x")
plt.ylabel("y")
plt.title('Cercle à partir de l'équation')
plt.gca().set_aspect('equal')
plt.show()

3. Approximation avec un nuage de points

Un nuage de points peut approximer un cercle en traçant de nombreux points générés aléatoirement à l’intérieur du rayon du cercle. Cette méthode est moins efficace et moins précise que les deux précédentes, mais elle démontre une approche différente.

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) # Ajuster 's' pour la taille des points
plt.xlabel("x")
plt.ylabel("y")
plt.title('Approximation d'un cercle utilisant un nuage de points')
plt.gca().set_aspect('equal')
plt.show()

La méthode matplotlib.patches.Circle est généralement recommandée pour son efficacité et sa clarté. Les autres méthodes offrent des visualisations alternatives et des aperçus de différentes techniques de tracé.