在python中定义数据集的非线性限制行

我有一些（x，y）数据集。在python中绘制此图只需

我希望能够将一些线或轮廓拟合到这些数据中，定义内半径和外半径，这样我就可以在这些限制内随机选择一个点

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然而，我甚至不知道从哪里开始。有什么想法吗？

如果是同心圆，我会计算平均x和y坐标（即中心），然后计算每个点和中心之间的距离。最大和最小距离是内圆和外圆的半径。（如果愿意，您也可以选择其他百分比）

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若那个不是圆，而是更复杂的东西，你们可以用poligon来近似外形，innner用类似的东西（或者两者都用marching squares）。而不是你选择的分数

如果您的数据是圆形或椭圆形，您可以将其用作外部边界，也可以使用1/zz*技巧（请参见下面回复中的注释）作为内部边界。如果（0,0），则可能在内部，可以将一个凸面外壳与1/zz*转换后的数据相匹配，并转换回内部极限。@mikuszefski有趣。什么是1/zz*转换数据？因为在我的大学里，我只记得我们可以从n+1维空间中相同点的凸包中获得n维空间中点的Delauney三角剖分，其中最后一个坐标是所有其他坐标平方的欧氏范数。但我对寻找轮廓的变换一无所知，我只是想在单位圆上进行反射，由内而外。因为它是2D数据，我会把z=x+iy，然后（z*）^（-1）是相应的反射。天气与否取决于OP的典型数据。