多邊形中的點：光線追蹤與 Matplotlib Path.contains_points：哪種方法占主導地位？

確定多邊形內的點位置：光線追蹤與Matplotlib 路徑

檢查點是否位於多邊形內時，有兩個眾所周知的方法方法是光線追蹤方法和matplotlib的path.contains_points函數。雖然這兩種方法各有優點，但客觀測試顯示兩者之間存在顯著的表現差異。

對規則 100 邊多邊形內的大量隨機點進行了比較分析。光線追蹤方法大約需要 0.44 秒來完成任務，而 matplotlib 的 path.contains_points 只需要 0.0099 秒，速度優勢明顯。

替代選項：Shapely

對於強大的多邊形內點檢查，shapely，特別是它的 contains() 方法，是一個備受推崇的庫。其詳細的文檔和全面的示例使其成為一個有價值的考慮因素。

粗粒度測試的網格最佳化

如果精確度要求較不嚴格，請建立布林值網格表示點包含可以顯著提高速度。 numpy 函式庫的 meshgrid 函數和 matplotlib 的路徑可以組合起來產生一個網格，其中每個單元格指示其邊界內的點是否在多邊形內部。

這種方法提供了一定程度的容差，非常適合像素

總而言之，對於大數據集的高精度多邊形內點測試，matplotlib 的path.contains_points 方法因其優越的性能而成為推薦選擇。 Shapely 是特定幾何計算的可靠替代方案，而網格優化對於要求不高的應用程式來說是一個可行的選擇。

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