在Python中，生成圆形嵌套图（Circular Packing）通常涉及使用图形库或可视化工具来绘制一系列嵌套的圆形，这些圆形可能代表某种层次结构或数据分布。一个流行的选择是使用 matplotlib 库，它是Python中一个广泛使用的绘图库。

然而，matplotlib 本身并没有直接提供生成圆形嵌套图的函数。但是，你可以通过编写一些代码来手动计算每个圆的位置和大小，并使用 matplotlib 来绘制它们。

另一个选择是使用更高级的可视化库，如 plotly 或 bokeh，这些库可能提供了更直接的圆形嵌套图功能或更易于使用的API。不过，对于基本的圆形嵌套图，matplotlib 通常就足够了。

以下是一个使用 matplotlib 生成简单圆形嵌套图的示例代码：

python">import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np# 定义圆的数量和半径比例
num_circles = 5
radius_ratio = 0.7# 计算每个圆的半径
radii = np.geomspace(1, 0.1, num_circles)  # 从1到0.1的几何级数，生成num_circles个数
adjusted_radii = radii[::-1] * radius_ratio**np.arange(num_circles)  # 调整半径以适应嵌套# 创建图形和轴
fig, ax = plt.subplots()# 设置轴的等比例显示
ax.set_aspect('equal')# 绘制嵌套圆
for i, r in enumerate(adjusted_radii):circle = plt.Circle((0, 0), r, edgecolor='black', facecolor='none', linewidth=2)ax.add_patch(circle)# 如果需要偏移圆心以创建更复杂的嵌套，可以在这里调整(0, 0)# 设置显示范围
ax.set_xlim(-1.5, 1.5)
ax.set_ylim(-1.5, 1.5)# 显示图形
plt.show()

请注意，上面的代码将所有圆都绘制在中心位置，并且没有偏移它们以创建更复杂的嵌套结构。要创建更复杂的嵌套，你可能需要计算每个圆的中心位置，并相应地调整半径。

此外，上面的代码使用了 np.geomspace 来生成一个从1到0.1的几何级数数组，作为初始半径。然后，它使用 radius_ratio 来调整这些半径，以便它们能够嵌套在一起。你可以根据需要调整这些参数。

如果你想要生成更复杂的圆形嵌套图，比如代表层次结构的圆形嵌套图，你可能需要使用图论算法来确定每个圆的位置和大小，或者查找专门的可视化库，这些库可能提供了更高级的功能来生成这种类型的图形。