多边形中的点：光线追踪与 Matplotlib Path.contains_points：哪种方法占主导地位？

确定多边形内的点位置：光线追踪与 Matplotlib 路径

检查点是否位于多边形内时，有两个众所周知的方法方法是光线追踪方法和matplotlib的path.contains_points函数。虽然这两种方法各有优点，但客观测试显示两者之间存在显着的性能差异。

对规则 100 边多边形内的大量随机点进行了比较分析。光线追踪方法大约需要 0.44 秒来完成任务，而 matplotlib 的 path.contains_points 只需要 0.0099 秒，速度优势明显。

替代选项：Shapely

对于强大的多边形内点检查，shapely，特别是它的 contains() 方法，是一个备受推崇的库。其详细的文档和全面的示例使其成为一个有价值的考虑因素。

粗粒度测试的网格优化

如果精度要求不太严格，请创建布尔值网格表明点包含可以显着提高速度。 numpy 库的 meshgrid 函数和 matplotlib 的路径可以组合起来生成一个网格，其中每个单元格指示其边界内的点是否在多边形内部。

这种方法提供了一定程度的容差，非常适合像素

总而言之，对于大数据集的高精度多边形内点测试，matplotlib 的 path.contains_points 方法因其优越的性能而成为推荐选择。 Shapely 是特定几何计算的可靠替代方案，而网格优化对于要求不高的应用程序来说是一个可行的选择。

以上是多边形中的点：光线追踪与 Matplotlib Path.contains_points：哪种方法占主导地位？的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！