Point-in-Polygon: Raytracing vs. Matplotlib Path.contains_points: Welche Methode ist am überlegen?

Bestimmen der Punktposition innerhalb eines Polygons: Raytracing vs. Matplotlib-Pfad

Bei der Überprüfung, ob ein Punkt innerhalb eines Polygons liegt, sind zwei allgemein bekannt Methoden sind die Raytracing-Methode und die Funktion path.contains_points von Matplotlib. Obwohl beide Ansätze ihre Vorzüge haben, zeigen objektive Tests einen erheblichen Leistungsunterschied zwischen beiden.

Eine vergleichende Analyse wurde an einer großen Menge zufälliger Punkte innerhalb eines regelmäßigen 100-seitigen Polygons durchgeführt. Die Raytracing-Methode benötigte etwa 0,44 Sekunden, um die Aufgabe abzuschließen, während path.contains_points von matplotlib nur 0,0099 Sekunden benötigte, was auf einen erheblichen Geschwindigkeitsvorteil hinweist.

Alternative Option: Shapely

Für eine robuste Punkt-in-Polygon-Prüfung ist Shapely, insbesondere die Methode „contains()“, eine hoch angesehene Bibliothek. Seine detaillierte Dokumentation und umfassende Beispiele machen es zu einer wertvollen Überlegung.

Gitteroptimierung für grobkörnige Tests

Wenn die Präzisionsanforderungen weniger streng sind, erstellen Sie ein Gitter aus booleschen Werten um darauf hinzuweisen, dass die Einbeziehung von Punkten die Geschwindigkeit erheblich steigern kann. Die Meshgrid-Funktion der Numpy-Bibliothek und der Pfad von Matplotlib können kombiniert werden, um ein Raster zu generieren, in dem jede Zelle angibt, ob ein Punkt innerhalb ihrer Grenze innerhalb des Polygons liegt.

Dieser Ansatz bietet ein gewisses Maß an Toleranz und ist ideal für Situationen, in denen Pixel -Level-Genauigkeit ist akzeptabel.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass für hochpräzise Punkt-in-Polygon-Tests mit großen Datensätzen die path.contains_points-Methode von matplotlib aufgrund ihrer überlegenen Leistung die empfohlene Wahl ist. Shapely ist eine solide Alternative für spezifische geometrische Berechnungen, während die Gitteroptimierung eine praktikable Option für weniger anspruchsvolle Anwendungen ist.

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