哪種方法對於多邊形內的點檢測更有效：光線追蹤或 Matplotlib 的 path.contains_points？

Python 中的高效多邊形內點偵測

決定點是否位於多邊形內是計算幾何中的常見任務。在評估大量點時，找到適合此任務的有效方法是有利的。在這裡，我們探索並比較兩種常用的方法：光線追蹤和 Matplotlib 的 path.contains_points 函數。

光線追蹤方法

光線追蹤方法與水平光線相交正在檢查的點與多邊形的邊。它計算交點的數量，並根據其奇偶性確定該點是否在多邊形內部。

Matplotlib 的 path.contains_points 函數

Matplotlib 的 path.contains_points 函數採用表示多邊形的路徑物件。它檢查給定點是否位於定義的路徑內。此函數通常比光線追蹤方法更快，如提供的程式碼片段所示：

<br>from time import time<br>import matplotlib.path as mpltPath<h1>多邊形和隨機點</h1><p>polygon = [[np.sin(x) 0.5, np.cos(x) 0.5] for x in np.linspace(0, 2*np.pi, 100)]<br> points = np.random.rand(10000, 2)</p><h1>光線追蹤經過時間</h1><p>start_time = time()<br>inside1 = [ray_tracing_method(point[0], point[ 1] ，多邊形）對於點中的點]<br>print("光線追蹤經過時間：" str(time() - start_time))</p><h1>Matplotlib contains_points 經過時間</h1><p>start_time = time (time )<br>path = mpltPath.Path(polygon)<br>inside2 = path.contains_points(points)<br>print("Matplotlib contains_points 經過的時間：" str(time() - start_time))<br></p><p>與光線追蹤相比，上面的程式碼報告了Matplotlib 方法的執行時間明顯更快。 </p><p><strong>其他選項</strong></p><p>除了這些方法之外，專門為幾何運算設計的Shapely包，為多邊形內的點檢查提供了高效的功能。 </p>

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