Matplotlib の効率的なポリゴン内ポイントのチェック
Python では、点がポリゴン内に存在するかどうかを判断するためのさまざまな方法があります。 2 つの一般的なオプションは、レイ トレーシングと Matplotlib の contains_points 関数です。
オプションの評価
2 つの方法を比較した後のパフォーマンス分析により、Matplotlib の contains_points 関数がレイ トレーシングよりも大幅に優れていることが明らかになりました。 。この実験は、contains_points が大量のポイントの処理にかかる時間のほんの一部であることを示しています。
Shapely を検討する
特定の幾何学的操作については、Shapely の使用を検討できます。図書館。多角形やその他の幾何学的形状を処理するための包括的な機能を提供します。ただし、Shapely は、単純なポイントインポリゴンのチェックでは Matplotlib の contains_points よりも遅い可能性があることに注意してください。
事前計算されたブール グリッドの作成
特定のシナリオでは、精度はそれほど重要ではないため、ブール グリッドを事前計算することが時間効率の高い解決策となる可能性があります。多角形内にどの点があるかを示すグリッドを作成すると、繰り返しの計算を必要とせずに、多数の点をすばやく確認できます。
結論
効率的にPython でポリゴン内のポイントをチェックするには、Matplotlib の contains_points 関数を強くお勧めします。優れたパフォーマンスにより、多数のポイントやポリゴンを含むアプリケーションに最適です。ただし、精度が最重要事項である場合は、Shapely やレイ トレーシング アルゴリズムなどの代替方法を検討する必要があります。
以上が最速のポイントインポリゴンチェックを提供する Python ライブラリはどれですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

この記事では、Pythonライブラリである美しいスープを使用してHTMLを解析する方法について説明します。 find()、find_all()、select()、およびget_text()などの一般的な方法は、データ抽出、多様なHTML構造とエラーの処理、および代替案(SEL

Pythonの統計モジュールは、強力なデータ統計分析機能を提供して、生物統計やビジネス分析などのデータの全体的な特性を迅速に理解できるようにします。データポイントを1つずつ見る代わりに、平均や分散などの統計を見て、無視される可能性のある元のデータの傾向と機能を発見し、大きなデータセットをより簡単かつ効果的に比較してください。 このチュートリアルでは、平均を計算し、データセットの分散の程度を測定する方法を説明します。特に明記しない限り、このモジュールのすべての関数は、単に平均を合計するのではなく、平均()関数の計算をサポートします。 浮動小数点数も使用できます。 ランダムをインポートします インポート統計 fractiから

Pythonオブジェクトのシリアル化と脱介入は、非自明のプログラムの重要な側面です。 Pythonファイルに何かを保存すると、構成ファイルを読み取る場合、またはHTTPリクエストに応答する場合、オブジェクトシリアル化と脱滑り化を行います。 ある意味では、シリアル化と脱派化は、世界で最も退屈なものです。これらすべての形式とプロトコルを気にするのは誰ですか? Pythonオブジェクトを維持またはストリーミングし、後で完全に取得したいと考えています。 これは、概念レベルで世界を見るのに最適な方法です。ただし、実用的なレベルでは、選択したシリアル化スキーム、形式、またはプロトコルは、プログラムの速度、セキュリティ、メンテナンスの自由、およびその他の側面を決定する場合があります。

この記事では、深い学習のためにTensorflowとPytorchを比較しています。 関連する手順、データの準備、モデルの構築、トレーニング、評価、展開について詳しく説明しています。 特に計算グラップに関して、フレームワーク間の重要な違い

この記事では、numpy、pandas、matplotlib、scikit-learn、tensorflow、django、flask、and requestsなどの人気のあるPythonライブラリについて説明し、科学的コンピューティング、データ分析、視覚化、機械学習、Web開発、Hの使用について説明します。

この記事では、コマンドラインインターフェイス(CLI)の構築に関するPython開発者をガイドします。 Typer、Click、Argparseなどのライブラリを使用して、入力/出力の処理を強調し、CLIの使いやすさを改善するためのユーザーフレンドリーな設計パターンを促進することを詳述しています。

このチュートリアルは、単純なツリーナビゲーションを超えたDOM操作に焦点を当てた、美しいスープの以前の紹介に基づいています。 HTML構造を変更するための効率的な検索方法と技術を探ります。 1つの一般的なDOM検索方法はExです

この記事では、Pythonにおける仮想環境の役割について説明し、プロジェクトの依存関係の管理と競合の回避に焦点を当てています。プロジェクト管理の改善と依存関係の問題を減らすための作成、アクティベーション、およびメリットを詳しく説明しています。


ホットAIツール

Undresser.AI Undress
リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover
写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool
脱衣画像を無料で

Clothoff.io
AI衣類リムーバー

AI Hentai Generator
AIヘンタイを無料で生成します。

人気の記事

ホットツール

Dreamweaver Mac版
ビジュアル Web 開発ツール

SublimeText3 中国語版
中国語版、とても使いやすい

SAP NetWeaver Server Adapter for Eclipse
Eclipse を SAP NetWeaver アプリケーション サーバーと統合します。

Safe Exam Browser
Safe Exam Browser は、オンライン試験を安全に受験するための安全なブラウザ環境です。このソフトウェアは、あらゆるコンピュータを安全なワークステーションに変えます。あらゆるユーティリティへのアクセスを制御し、学生が無許可のリソースを使用するのを防ぎます。

VSCode Windows 64 ビットのダウンロード
Microsoft によって発売された無料で強力な IDE エディター

ホットトピック









