scipy.spatial.
voronoi_plot_2d#
- scipy.spatial.voronoi_plot_2d(vor, ax=None, **kw)[源码]#
在2D中绘制给定的Voronoi图
- 参数:
- vorscipy.spatial.Voronoi 实例
要绘制的图
- axmatplotlib.axes.Axes 实例,可选
绘制所用的坐标轴
- show_points布尔值,可选
将Voronoi点添加到图中。
- show_vertices布尔值,可选
将Voronoi顶点添加到图中。
- line_colors字符串,可选
指定多边形边界的线条颜色
- line_width浮点数,可选
指定多边形边界的线条宽度
- line_alpha浮点数,可选
指定多边形边界的线条透明度
- point_size浮点数,可选
指定点的大小
- 返回:
- figmatplotlib.figure.Figure 实例
绘制所用的图形对象
另请参阅
注意
需要 Matplotlib。对于退化输入,包括共线性和其他违反一般位置的情况,最好使用 Qhull 选项
QJ
进行随机扰动,或使用Qt
强制生成三角化输出。否则,某些 Voronoi 区域可能不可见。示例
>>> import numpy as np >>> import matplotlib.pyplot as plt >>> from scipy.spatial import Voronoi, voronoi_plot_2d
为示例创建一组点
>>> rng = np.random.default_rng() >>> points = rng.random((10,2))
为这些点生成Voronoi图
>>> vor = Voronoi(points)
使用
voronoi_plot_2d
绘制图>>> fig = voronoi_plot_2d(vor)
再次使用
voronoi_plot_2d
绘制图,并自定义一些设置>>> fig = voronoi_plot_2d(vor, show_vertices=False, line_colors='orange', ... line_width=2, line_alpha=0.6, point_size=2) >>> plt.show()