Python координаты равномерно разбросаны вокруг фиксированного центра в зависимости от расстояния

Question

Я хочу разбросать множество точек данных вокруг центральной (2.5,2.5) на основе заданного расстояния для каждой точки данных до центра. Как мне это сделать, а также избежать дубликатов / равномерно распределить их по центру?

Заранее спасибо

Answer 1

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

fig = plt.figure(figsize=(6, 6))

N = 120
angles = np.linspace(0, 2 * np.pi, N)
c_x, c_y = (2.5, 2.5)
x_s, y_s = [], []


distances = list(np.arange(0, 5.5, 0.5))

for distance in distances:
    for angle in angles:
        x_s.append(c_x + distance * np.cos(angle))
        y_s.append(c_y + distance * np.sin(angle))

    plt.scatter(x_s, y_s, c="b", s=4)
plt.show()

Answer 2

Чтобы прояснить, я хотел по одной точке для каждого расстояния, а затем следующее смещение на 180 или 90 градусов. Но мне удалось завершить его на основе кода, предоставленного Густавом Расмуссеном:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

fig = plt.figure(figsize=(6, 6))

#default
N = 50

angles = np.linspace(0, 2 * np.pi, N)
c_x, c_y = (2.5, 2.5)
x_s, y_s = [], []

distances = list(np.arange(0, 5.5, 0.01))
i = angles.size/4

for distance in distances:
    x_s.append(c_x + distance * np.cos(i))
    y_s.append(c_y + distance * np.sin(i))
    i += i
    plt.scatter(x_s, y_s, c="b", s=4)
plt.show()

Здесь мы можем видеть 550 расстояний, отображаемых следующим один отображается со смещением примерно на 90 градусов.

Последнее упоминание: при работе с набором данных с большими отклонениями лучше сделать i = angles.size/2, чтобы выходные данные были несколько обведены

Answer 3

import cmath
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
from itertools import starmap

c = np.array(list(starmap(cmath.rect, [(v//40+1, v*np.pi/20) for v in range(120)])))
x = c.real+2.5
y = c.imag+2.5
plt.scatter(x, y)