类似于散点图，你也可以使用正常的圆线风格的图。使用markersize参数你可以调整圆的半径:

import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot(200, 2, 'o', markersize=7)

#!/usr/bin/python
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

def xy(r,phi):
  return r*np.cos(phi), r*np.sin(phi)

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111,aspect='equal')  

phis=np.arange(0,6.28,0.01)
r =1.
ax.plot( *xy(r,phis), c='r',ls='-' )
plt.show()

或者，如果您愿意，可以查看路径http://matplotlib.sourceforge.net/users/path_tutorial.html

import matplotlib.pyplot as plt

circle1 = plt.Circle((0, 0), 0.2, color='r')
plt.gca().add_patch(circle1)

一个公认答案的快速浓缩版本，快速插入一个圆到现有的情节。参考已接受的答案和其他答案了解细节。

顺便说一下:

gca()表示获取当前轴

如果你的目标是让“圆”保持1的视觉长宽比，不管数据坐标是什么，你可以使用scatter()方法。http://matplotlib.org/1.3.1/api/pyplot_api.html#matplotlib.pyplot.scatter

import matplotlib.pyplot as plt
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [10, 20, 30, 40, 50]
r = [100, 80, 60, 40, 20] # in points, not data units
fig, ax = plt.subplots(1, 1)
ax.scatter(x, y, s=r)
fig.show()

扩展一个通用用例的可接受答案。特别是:

以自然长宽比查看圆形。 自动扩展轴的限制，以包括新绘制的圆。

独立的例子:

import matplotlib.pyplot as plt

fig, ax = plt.subplots()
ax.add_patch(plt.Circle((0, 0), 0.2, color='r', alpha=0.5))
ax.add_patch(plt.Circle((1, 1), 0.5, color='#00ffff', alpha=0.5))
ax.add_artist(plt.Circle((1, 0), 0.5, color='#000033', alpha=0.5))

#Use adjustable='box-forced' to make the plot area square-shaped as well.
ax.set_aspect('equal', adjustable='datalim')
ax.plot()   #Causes an autoscale update.
plt.show()

注意ax.add_patch(..)和ax.add_artist(..)之间的区别:在两者中，只有前者使自动缩放机制考虑到圆(参考:讨论)，所以在运行上述代码后，我们得到:

参见:set_aspect(..)文档。

如果你想绘制一组圆圈，你可能想看看这篇文章或这个要点(更新一点)。该帖子提供了一个名为circles的功能。

函数圆的工作原理类似于散点，但绘制的圆的大小以数据单位表示。

这里有一个例子:

from pylab import *
figure(figsize=(8,8))
ax=subplot(aspect='equal')

#plot one circle (the biggest one on bottom-right)
circles(1, 0, 0.5, 'r', alpha=0.2, lw=5, edgecolor='b', transform=ax.transAxes)

#plot a set of circles (circles in diagonal)
a=arange(11)
out = circles(a, a, a*0.2, c=a, alpha=0.5, edgecolor='none')
colorbar(out)

xlim(0,10)
ylim(0,10)