哪种方法占主导地位：光线追踪与 Matplotlib 用于多边形中的点包含？

检查多边形中的点包含：性能比较

识别点是否落在多边形内是 Python 中常见的问题。在建议的各种方法中，有两种主要方法脱颖而出：光线追踪和 matplotlib 的 path.contains_points 函数。

光线追踪方法

光线追踪方法依赖于追踪光线从一点到无穷远各个方向。如果射线与多边形边的交点数量为奇数，则该点被视为在多边形内部。

Matplotlib 的 path.contains_points 函数

该函数利用基于交叉数法的更快、更高效的算法。它通过考虑点与多边形边界的关系来确定点的包含。

性能比较

经验测试表明，matplotlib 函数在以下方面显着优于光线追踪方法：执行时间，特别是对于较大的多边形。例如，对于 100 条边的多边形和 10,000 个随机点，matplotlib 函数大约需要 0.0099 秒，而光线追踪需要 0.4413 秒。

Shapely Library

对于对于更复杂的几何运算，shapely库提供了专门的函数。然而，对于点包含测试的特定任务，matplotlib 方法仍然是最快、最有效的选择。

像素容差网格

如果所需的精度在“像素”容差，使用 NumPy 布尔网格来表示多边形内的点可以提供更快的性能。这种方法涉及用布尔值填充网格，其中多边形内的点被标记为 True。然后可以使用该网格快速确定后续点是否落在多边形内。

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