Point-in-Polygon: Ray Tracing 대 Matplotlib Path.contains_points: 어떤 방법이 최고일까요?

다각형 내 점 위치 결정: Ray Tracing과 Matplotlib 경로

점이 다각형 내에 있는지 확인할 때 널리 알려진 두 가지가 있습니다. 메서드는 광선 추적 메서드와 matplotlib의 path.contains_points 함수입니다. 두 가지 접근 방식 모두 장점이 있지만 객관적인 테스트를 통해 두 가지 간의 상당한 성능 차이가 드러났습니다.

비교 분석은 일반 100면 다각형 내의 대규모 무작위 점 세트에 대해 수행되었습니다. Ray Tracing 방법은 작업을 완료하는 데 약 0.44초가 걸린 반면 matplotlib의 path.contains_points는 0.0099초만 필요하여 상당한 속도 이점을 나타냅니다.

대체 옵션: Shapely

강력한 폴리곤 내 포인트 검사를 위해 Shapely, 특히 contain() 메소드가 높이 평가되는 라이브러리입니다. 상세한 문서와 포괄적인 예시가 있어 귀중한 고려 사항이 됩니다.

대략적인 테스트를 위한 그리드 최적화

정밀도 요구 사항이 덜 엄격한 경우 부울 값의 그리드를 생성합니다. 점 포함을 나타내면 속도가 크게 향상될 수 있습니다. numpy 라이브러리의 meshgrid 기능과 matplotlib의 경로를 결합하여 각 셀이 경계 내의 점이 다각형 내부에 있는지 여부를 나타내는 그리드를 생성할 수 있습니다.

이 접근 방식은 일정 수준의 허용 오차를 제공하며 픽셀이 다음과 같은 상황에 이상적입니다. 수준의 정확도는 허용됩니다.

요약하자면, 대규모 데이터 세트를 사용한 고정밀 폴리곤 내 포인트 테스트의 경우 matplotlib의 path.contains_points 메소드가 뛰어난 성능으로 인해 권장되는 선택으로 돋보입니다. Shapely는 특정 기하학적 계산을 위한 확실한 대안인 반면, 그리드 최적화는 덜 까다로운 애플리케이션에 실행 가능한 옵션입니다.

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