scipy.spatial.
Voronoi#
- 类 scipy.spatial.Voronoi(points, furthest_site=False, incremental=False, qhull_options=None)#
N 维度的 Voronoi 图。
0.12.0 版新增。
- 参数:
- points数组形状为 (npoints, ndim) 的浮点型 ndarray
点坐标,以这些坐标构建 Voronoi 图
- furthest_site布尔值,可选
是否计算最远点 Voronoi 图。默认值:False
- incremental布尔值,可选
允许增量添加新点。这会占用一些其他资源。
- qhull_options字符串,可选
传递给 Qhull 的附加选项。有关详细信息,请参见 Qhull 手册。(默认值:维度数 > 4 时为“Qbb Qc Qz Qx”,否则为“Qbb Qc Qz”。增量模式省略“Qz”。)
- 引发异常:
- QhullError
在 Qhull 遇到错误条件时引发,例如无法解决几何退化问题时。
- ValueError
如果给定的数组不兼容时引发。
备注
使用 Qhull 库 计算 Voronoi 图。
示例
点集 Voronoi 图
>>> import numpy as np >>> points = np.array([[0, 0], [0, 1], [0, 2], [1, 0], [1, 1], [1, 2], ... [2, 0], [2, 1], [2, 2]]) >>> from scipy.spatial import Voronoi, voronoi_plot_2d >>> vor = Voronoi(points)
绘制点
>>> import matplotlib.pyplot as plt >>> fig = voronoi_plot_2d(vor) >>> plt.show()
Voronoi 顶点
>>> vor.vertices array([[0.5, 0.5], [0.5, 1.5], [1.5, 0.5], [1.5, 1.5]])
有一个有限的 Voronoi 区域和四个有限的 Voronoi 山脊
>>> vor.regions [[], [-1, 0], [-1, 1], [1, -1, 0], [3, -1, 2], [-1, 3], [-1, 2], [0, 1, 3, 2], [2, -1, 0], [3, -1, 1]] >>> vor.ridge_vertices [[-1, 0], [-1, 0], [-1, 1], [-1, 1], [0, 1], [-1, 3], [-1, 2], [2, 3], [-1, 3], [-1, 2], [1, 3], [0, 2]]
山脊垂直于在以下输入点之间绘制的线之间
>>> vor.ridge_points array([[0, 3], [0, 1], [2, 5], [2, 1], [1, 4], [7, 8], [7, 6], [7, 4], [8, 5], [6, 3], [4, 5], [4, 3]], dtype=int32)
- 属性:
- pointsndarray 数组,形状(npoints,ndim)
输入点的坐标。
- verticesndarray 数组,形状(nvertices,ndim)
Voronoi 顶点的坐标。
- ridge_points整数 ndarray 数组,形状
(nridges, 2)
每个 Voronoi 山脊所在的点索引。
- ridge_vertices整数列表列表,形状
(nridges, *)
形成每个 Voronoi 山脊的 Voronoi 顶点索引。
- regions整数列表列表,形状
(nregions, *)
形成每个 Voronoi 区域的 Voronoi 顶点索引。-1 表示 Voronoi 图以外的顶点。当指定 qhull 选项“Qz”时,空子列表表示内部添加的无限远点 Voronoi 区域。
- point_regionndarray 数组,形状(npoints)
每个输入点的 Voronoi 区域索引。如果未指定 qhull 选项“Qc”,则不与 Voronoi 区域关联的点的列表将包含 -1。如果指定 qhull 选项“Qz”,区域数将比元素少一个,因为为了便于计算,系统内部添加了一个无限远点。
- furthest_site
如果这是最远点三角剖分,则为 True;否则为 False。
已添加到 1.4.0 版中。
方法
add_points
(points[, restart])处理一组新增点。
close
()完成增量处理。