다각형의 점 포함을 위한 Ray Tracing과 Matplotlib 중 어떤 방법이 가장 우수합니까?

다각형에 포함된 점 확인: 성능 비교

점이 다각형 내에 속하는지 여부를 식별하는 것은 Python에서 일반적으로 발생하는 문제입니다. 제안된 다양한 접근 방식 중에서 두 가지 주요 방법이 눈에 띕니다: 광선 추적과 matplotlib의 path.contains_points 함수.

광선 추적 방법

광선 추적 방법은 광선 추적에 의존합니다. 점부터 무한대까지 다양한 방향으로. 광선과 다각형 가장자리의 교차점이 홀수이면 점이 다각형 내부로 간주됩니다.

Matplotlib의 path.contains_points 함수

이 함수는 Crossing Number 방식을 기반으로 한 보다 빠르고 효율적인 알고리즘입니다. 폴리곤 경계와의 관계를 고려하여 포인트의 포함 여부를 결정합니다.

성능 비교

실증적 테스트에 따르면 matplotlib 기능은 레이 트레이싱 방식보다 성능이 훨씬 뛰어난 것으로 나타났습니다. 실행 시간, 특히 더 큰 다각형의 경우. 예를 들어, 100개의 면을 가진 다각형과 10,000개의 임의 점을 사용하는 경우 matplotlib 기능은 약 0.0099초가 소요된 반면, 광선 추적에는 0.4413초가 소요되었습니다.

Shapely Library

의 경우 보다 복잡한 기하학적 연산을 위해 매끈한 라이브러리는 전문화된 기능을 제공합니다. 그러나 점 포함 테스트라는 특정 작업의 경우 matplotlib 방법이 가장 빠르고 효율적인 선택입니다.

Pixel Tolerance Grid

필요한 정밀도가 NumPy 부울 그리드를 사용하여 다각형 내의 점을 나타내는 "픽셀" 허용 오차는 훨씬 더 빠른 성능을 제공할 수 있습니다. 이 접근 방식에는 부울 값으로 그리드를 채우는 작업이 포함되며, 여기서 다각형 내부의 점은 True로 표시됩니다. 그러면 이 그리드를 사용하여 후속 포인트가 다각형 내에 속하는지 빠르게 확인할 수 있습니다.

위 내용은 다각형의 점 포함을 위한 Ray Tracing과 Matplotlib 중 어떤 방법이 가장 우수합니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!