哪种方法对于多边形内的点检测更有效：光线追踪或 Matplotlib 的 path.contains_points？

Python 中的高效多边形内点检测

确定点是否位于多边形内是计算几何中的一项常见任务。在评估大量点时，找到适合此任务的有效方法是有利的。在这里，我们探索并比较两种常用的方法：光线追踪和 Matplotlib 的 path.contains_points 函数。

光线追踪方法

光线追踪方法与水平光线相交正在检查的点与多边形的边。它计算交点的数量，并根据其奇偶性确定该点是否在多边形内部。

Matplotlib 的 path.contains_points 函数

Matplotlib 的 path.contains_points 函数采用表示多边形的路径对象。它检查给定点是否位于定义的路径内。此函数通常比光线追踪方法更快，如提供的代码片段所示：

<br>from time import time<br>import matplotlib.path as mpltPath<h1>多边形和随机点</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>光线追踪经过时间</h1><p>start_time = time()<br>inside1 = [ray_tracing_method(point[0], point[ 1]，多边形）对于点中的点]<br>print("光线追踪经过时间：" str(time() - start_time))</p><h1>Matplotlib contains_points 经过时间</h1><p>start_time = time ()<br>path = mpltPath.Path(polygon)<br>inside2 = path.contains_points(points)<br>print("Matplotlib contains_points 经过的时间：" str(time() - start_time))<br></p><p>与光线追踪相比，上面的代码报告了 Matplotlib 方法的执行时间明显更快。</p><p><strong>其他选项</strong></p><p>除了这些方法之外，专门为几何运算设计的Shapely包，为多边形内的点检查提供了高效的功能。</p>

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