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

Voronoi

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()
../../_images/scipy-spatial-voronoi_plot_2d-1_00.png
../../_images/scipy-spatial-voronoi_plot_2d-1_01.png