绘制包含 80% (x, y) 点的圆

我有一个二维数组 (x, y) 的点，我想绘制一个包含该点 80% 的圆，并且我想知道所得圆的半径。有没有办法用 python 来做到这一点？

我一直在寻找一种方法来做到这一点，但没有成功。我很抱歉没有尝试，但我完全迷失了在不给圆半径的情况下取 80% 的条件。

Update:

我尝试过以下方法：

import matplotlib.pyplot as plt

x=[1, 1.15, 1.23, 0.92, 1.31, 1.18, 1.27, 1.07, 3, 3.2]

y=[1.17, 0.95, 1.04, 1.32, 1, 1.22, 1.28, 0.99, 1, 1.2]

plt.plot(x, y, 'bo')
circle=plt.Circle((1.1, 1.12), 0.2, color='g', fill=False)
fig = plt.gcf()
fig.gca().add_artist(circle)
plt.axis([0, 3.5, 0, 3.5])
plt.show()

这是我想要获得的情节：

在这个例子中，我有 10 个点，圆是内部有 8 个点的最小圆。我已经通过肉眼完成了这个例子，但我想要的是：给定 x 和 y，获取与至少 80% 的点在其内部的条件相匹配的圆的参数（中心位置和半径），即how 必须是包含至少 80% 点的最小圆。这可能吗？

正如其他人所说，您可以绘制许多不同的圆圈以获得所需的结果。但一种快速而肮脏的方法可能是：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# generate some random points
n = 1000
x = 4 * np.random.randn(n) + 15
y = 2 * np.random.randn(n) + 10

# somehow compute center of cloud, use e.g. medium or mean
x0 = np.median(x)
y0 = np.median(y)

# compute radius
r = np.sqrt((x - x0)**2 + (y - y0)**2)
t = 80 # percent
r0 = np.percentile(r, t)
n_within = (r < r0).sum()

# make plot    
plt.plot(x, y, '.')
circle = plt.Circle((x0, y0), r0, color='r', fill=False)
plt.gca().add_artist(circle)
plt.title('Found center at ({:.2f}, {:.2f})\n'
          '{}% radius is {:.2f}\n'
          '{} / {} points within circle'.format(
          x0, y0, t, r0, n_within, n))
plt.axis([0, 30, 0, 20])
plt.show()

Result: