Matplotlibによる効率的な円描画

Matplotlibは円を可視化するいくつかの方法を提供しており、それぞれに長所と短所があります。この記事では3つの主要な方法を検討し、それらの効率性と様々な用途への適合性を比較します。

目次

1. matplotlib.patches.Circleの使用
2. 円の方程式からのプロット
3. 散布図による近似

1. matplotlib.patches.Circleの使用

これは最も直接的で、一般的に推奨される方法です。matplotlib.patches.Circleクラスは、プロットに直接追加できる円オブジェクトを作成します。効率的で、クリーンなベクトルベースのグラフィックを作成します。

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') # 円が円形に見えるようにします
plt.title('matplotlib.patches.Circleを使った円')
plt.show()

2. 円の方程式からのプロット

円は、その方程式(x – h)² + (y – k)² = r²で定義できます。(h, k)は中心、rは半径です。この方程式を満たすx座標とy座標を生成し、プロットすることができます。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

h, k = 0, 0
r = 2

theta = np.linspace(0, 2 * np.pi, 200)  # より滑らかな円にするために多くの点を用います
x = h + r * np.cos(theta)
y = k + r * np.sin(theta)

plt.plot(x, y)
plt.xlabel("x")
plt.ylabel("y")
plt.title('方程式から描いた円')
plt.gca().set_aspect('equal')
plt.show()

3. 散布図による近似

散布図は、円の半径内にランダムに生成された多くの点をプロットすることで、円を近似することができます。この方法は、前の2つの方法よりも効率が悪く、精度も低いですが、異なるアプローチを示しています。

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) # 点のサイズを調整します
plt.xlabel("x")
plt.ylabel("y")
plt.title('散布図を使った円の近似')
plt.gca().set_aspect('equal')
plt.show()

matplotlib.patches.Circleメソッドは、その効率性と明瞭さから一般的に推奨されます。他の方法は、代替の可視化と様々なプロット技法への洞察を提供します。