Matplotlib 的高效多邊形內點檢查
在 Python 中,有多種方法可以確定點是否位於多邊形內。兩個流行的選項是光線追蹤和 Matplotlib 的 contains_points 函數。
評估選項
比較兩種方法後,效能分析顯示 Matplotlib 的 contains_points 函數明顯優於光線追蹤。實驗顯示 contains_points 只需要一小部分時間即可處理大量點。
考慮 Shapely
對於特定的幾何操作,您可以考慮使用 Shapely圖書館。它提供了處理多邊形和其他幾何形狀的全面功能。然而,值得注意的是,對於簡單的多邊形內點檢查,Shapely 可能比 Matplotlib 的 contains_points 慢。
建立預計算布林網格
在某些情況下,其中精度不太重要,預先計算布林網格可能是節省時間的解決方案。透過建立一個網格來指示哪些點位於多邊形內,您可以快速檢查大量點,而無需重複計算。
結論
為了高效Python 中的點內多邊形檢查,強烈建議使用 Matplotlib 的 contains_points 函數。其卓越的性能使其非常適合涉及大量點和多邊形的應用。然而,如果精度是最重要的考慮因素,則應考慮其他方法,例如 Shapely 或光線追蹤演算法。
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