ポイントインポリゴン: レイ トレーシングと Matplotlib Path.contains_points: どちらのメソッドが最高位に君臨しますか?

ポリゴン内のポイント位置の決定: レイ トレーシングと Matplotlib パス

ポイントがポリゴン内にあるかどうかを確認する場合、広く知られている 2 つの方法メソッドは、レイ トレーシング メソッドと matplotlib の path.contains_points 関数です。どちらのアプローチにもそれぞれ利点がありますが、客観的なテストにより、両者のパフォーマンスに大きな違いがあることが明らかになりました。

正 100 角形内のランダムな点の大規模なセットに対して比較分析が実行されました。レイ トレーシング方法ではタスクを完了するのに約 0.44 秒かかりましたが、matplotlib の path.contains_points ではわずか 0.0099 秒しかかかりませんでした。これは、速度の大幅な利点を示しています。

代替オプション: Shapely

堅牢なポリゴン内のポイントチェックに関しては、shapely、特にその contains() メソッドが高く評価されているライブラリです。詳細なドキュメントと包括的な例により、これを考慮する価値があります。

粗粒度テストのためのグリッドの最適化

精度要件がそれほど厳しくない場合は、ブール値のグリッドを作成します。ポイントの包含を示すと、速度が大幅に向上します。 numpy ライブラリの Meshgrid 関数と matplotlib のパスを組み合わせて、各セルが境界内の点が多角形の内側にあるかどうかを示すグリッドを生成できます。

このアプローチは許容レベルを提供し、ピクセルが異なる状況に最適です。

要約すると、大規模なデータセットを使用した高精度のポイントインポリゴン テストでは、優れたパフォーマンスのため、matplotlib の path.contains_points メソッドが推奨される選択肢として際立っています。 Shapely は特定の幾何学計算に適した確実な代替手段であり、グリッドの最適化は要求の少ないアプリケーションにとって実行可能なオプションです。

以上がポイントインポリゴン: レイ トレーシングと Matplotlib Path.contains_points: どちらのメソッドが最高位に君臨しますか?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。