


Effiziente Punkt-in-Polygon-Erkennung in Python
Die Bestimmung, ob ein Punkt innerhalb eines Polygons liegt, ist eine häufige Aufgabe in der Computergeometrie. Bei der Auswertung einer großen Anzahl von Punkten ist es von Vorteil, eine effiziente Methode für diese Aufgabe zu finden. Hier untersuchen und vergleichen wir zwei häufig verwendete Methoden: Raytracing und die path.contains_points-Funktion von Matplotlib.
Raytracing-Methode
Die Raytracing-Methode schneidet einen horizontalen Strahl von der zu untersuchende Punkt mit den Seiten des Polygons. Es zählt die Anzahl der Schnittpunkte und bestimmt anhand seiner Parität, ob der Punkt innerhalb des Polygons liegt.
Die path.contains_points-Funktion von Matplotlib
Die path.contains_points-Funktion von Matplotlib verwendet a Pfadobjekt zur Darstellung des Polygons. Es prüft, ob der angegebene Punkt innerhalb des definierten Pfades liegt. Diese Funktion ist oft schneller als der Raytracing-Ansatz, wie im bereitgestellten Codeausschnitt zu sehen ist:
<br>from time import time<br>import matplotlib.path as mpltPath<h1 id="Polygon-und-zufällige-Punkte">Polygon und zufällige Punkte</h1><p>polygon = [[np.sin(x) 0.5, np.cos(x) 0.5] für x in np.linspace(0, 2*np.pi, 100)]<br>points = np.random.rand(10000, 2)</p><h1 id="Raytracing-verstrichene-Zeit">Raytracing verstrichene Zeit</h1><p>start_time = time()<br>inside1 = [ray_tracing_method(point[0], point[ 1], Polygon) für Punkt in Punkten]<br>print("Ray Tracing Elapsed time: " str(time() - start_time))</p><h1 id="Matplotlib-enthält-punkte-verstrichene-Zeit">Matplotlib enthält_punkte verstrichene Zeit</h1><p>start_time = time ()<br>path = pltPath.Path(polygon)<br>inside2 = path.contains_points(points)<br>print("Matplotlib enthält_punkte Verstrichene Zeit: " str(time() - start_time))<br></p><p>Der obige Code meldet deutlich schnellere Ausführungszeiten für Matplotlibs Ansatz im Vergleich zu Raytracing.</p><p><strong>Andere Optionen</strong></p><p>Zusätzlich zu diesen Methoden Das Shapely-Paket, das speziell für geometrische Operationen entwickelt wurde, bietet effiziente Funktionen für Punkt-in-Polygon-Prüfungen.</p>
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWelche Methode ist für die Punkt-in-Polygon-Erkennung effizienter: Raytracing oder path.contains_points von Matplotlib?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Thedifferencebetweenaforloopandawhileloopinpythonisthataforloopisusedwhenthennumnofiterationssisknowninadvance, während

In Python eignen sich für Schleifen für Fälle, in denen die Anzahl der Iterationen bekannt ist, während Schleifen für Fälle geeignet sind, in denen die Anzahl der Iterationen unbekannt ist und mehr Kontrolle erforderlich ist. 1) Für Schleifen eignen sich zum Durchqueren von Sequenzen wie Listen, Zeichenfolgen usw. mit prägnantem und pythonischem Code. 2) Während Schleifen angemessener sind, wenn Sie die Schleife gemäß den Bedingungen steuern oder auf Benutzereingaben warten müssen, müssen Sie jedoch aufmerksam machen, um unendliche Schleifen zu vermeiden. 3) In Bezug auf die Leistung ist die für die Schleife etwas schneller, aber der Unterschied ist normalerweise nicht groß. Durch die Auswahl des richtigen Schleifentyps können Sie die Effizienz und Lesbarkeit Ihres Codes verbessern.

In Python können Listen mit fünf Methoden zusammengeführt werden: 1) Verwenden von Operatoren, die einfach und intuitiv sind, für kleine Listen geeignet sind; 2) Verwenden Sie die Extend () -Methode, um die ursprüngliche Liste direkt zu ändern, die für Listen geeignet sind, die häufig aktualisiert werden müssen. 3) Listenanalyseformeln verwenden, präzise und operativ für Elemente; 4) Verwenden Sie die Funktion iterertools.chain (), um den Speicher effizient zu machen, und für große Datensätze geeignet. 5) Verwenden Sie * Operatoren und Zip () -Funktion, um für Szenen geeignet zu sein, in denen Elemente gepaart werden müssen. Jede Methode hat ihre spezifischen Verwendungen und Vor- und Nachteile, und die Projektanforderungen und die Leistung sollten bei der Auswahl berücksichtigt werden.

Forloopsusedwhenthenumberofofiterationssisknown, whileleloopsusedUntilaconDitionisMet.1) Forloopsardealforsequenceslikelisten, usingSyntax -Like'forfruitinFruits: Print (Frucht) '. 2) WhileloopsuitableFoRuancnownitationCaperitationCountcounts, z. B., z. B., z

Toconcatenatealistoflistsinpython, usextend, listCompresions, itertools.chain, orrecursivefunctions.1) ExtendMethodisStraightforwardbutverbose.2) LISTCOMPRETRAUSIERUNGEN ITCOMPREDREPENSIONSARECONCISEIDEILGEFORTICEFORGELAGELAGERDATASETEN.

Tomgelistsinpython, Youcanusethe-Operator, ExtendMethod, ListCompredesion, Oritertools.chain, jeweils mitSpezifizierungen: 1) Der OperatorissimpleButlessEfficienceforlargelists; 2) Extendismory-Effizienzbutmodifiestheoriginallist;

In Python 3 können zwei Listen mit einer Vielzahl von Methoden verbunden werden: 1) Verwenden Sie den Bediener, der für kleine Listen geeignet ist, jedoch für große Listen ineffizient ist. 2) Verwenden Sie die Erweiterungsmethode, die für große Listen geeignet ist, mit hoher Speicher -Effizienz, jedoch die ursprüngliche Liste. 3) Verwenden Sie * Operator, der für das Zusammenführen mehrerer Listen geeignet ist, ohne die ursprüngliche Liste zu ändern. 4) Verwenden Sie iTertools.chain, das für große Datensätze mit hoher Speicher -Effizienz geeignet ist.

Die Verwendung der join () -Methode ist die effizienteste Möglichkeit, Zeichenfolgen aus Listen in Python zu verbinden. 1) Verwenden Sie die join () -Methode, um effizient und leicht zu lesen. 2) Der Zyklus verwendet die Bediener für große Listen ineffizient. 3) Die Kombination aus Listenverständnis und Join () eignet sich für Szenarien, die Konvertierung erfordern. 4) Die Verringerung () -Methode ist für andere Arten von Reduktionen geeignet, ist jedoch für die String -Verkettung ineffizient. Der vollständige Satz endet.


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