Point dans le polygone : Ray Tracing vs Matplotlib Path.contains_points : quelle méthode règne en maître ?

Détermination de la position d'un point dans un polygone : lancer de rayons par rapport au chemin Matplotlib

Lors de la vérification si un point se trouve dans un polygone, deux éléments largement connus Les méthodes sont la méthode de lancer de rayons et la fonction path.contains_points de matplotlib. Bien que les deux approches aient leurs mérites, les tests objectifs révèlent une différence de performances significative entre les deux.

Une analyse comparative a été menée sur un large ensemble de points aléatoires dans un polygone régulier de 100 côtés. La méthode de traçage de rayons a pris environ 0,44 seconde pour terminer la tâche, tandis que path.contains_points de matplotlib n'a nécessité que 0,0099 seconde, ce qui indique un avantage de vitesse substantiel.

Option alternative : Shapely

Pour une vérification robuste de point dans le polygone, shapely, en particulier sa méthode contain(), est une bibliothèque très appréciée. Sa documentation détaillée et ses exemples complets en font une considération précieuse.

Optimisation de la grille pour les tests à gros grains

Si les exigences de précision sont moins strictes, créer une grille de valeurs booléennes pour indiquer que l’inclusion de points peut améliorer considérablement la vitesse. La fonction meshgrid de la bibliothèque numpy et le chemin de matplotlib peuvent être combinés pour générer une grille dans laquelle chaque cellule indique si un point à l'intérieur de sa limite est à l'intérieur du polygone.

Cette approche offre un niveau de tolérance et est idéale pour les situations où les pixels -la précision de niveau est acceptable.

En résumé, pour les tests point dans polygone de haute précision avec de grands ensembles de données, la méthode path.contains_points de matplotlib se distingue comme le choix recommandé en raison de ses performances supérieures. Shapely est une alternative solide pour les calculs géométriques spécifiques, tandis que l'optimisation de la grille est une option viable pour les applications moins exigeantes.

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