Python是一種非常強大的語言，其環境中自帶豐富的庫和包，可以輕松完成各種數據分析與處理任務。其中，matplotlib是一個優秀的用于繪圖的庫，可以用它輕松繪制多種圖表，包括圓形密度圖。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.stats import gaussian_kde
# 創建隨機數據
x = np.random.normal(size=1000)
y = np.random.normal(size=1000)
# 計算密度函數
xy = np.vstack([x,y])
z = gaussian_kde(xy)(xy)
# 繪圖
fig, ax = plt.subplots()
ax.scatter(x, y, c=z, s=10, edgecolor='')
plt.show()

以上代碼演示的是如何使用matplotlib及scipy.stats庫繪制一個簡單的圓形密度圖。代碼的第一部分使用numpy庫生成1000個正態分布的隨機數作為數據，保存在x和y中。接著，將x和y按列合并成一個$2 \times 1000$的數組xy，并將其用于計算密度函數z，通過gaussian_kde()方法來計算xy的密度函數。

最后，我們使用matplotlib中的scatter()方法來進行散點圖繪制操作。其中，我們設置參數c為z，即顏色，參數s為10，即點的大小，并設置edgecolor來使點之間的邊緣不可見。最后使用show()方法來顯示圖像。

如果你需要繪制更加復雜的圓形密度圖，可以參考matplotlib官方文檔或者使用其他相關庫來實現。