Kaedah Mana Yang Berkuasa: Pengesanan Ray lwn. Matplotlib untuk Kemasukan Titik dalam Poligon?

Memeriksa Kemasukan Titik dalam Poligon: Perbandingan Prestasi

Mengenal pasti sama ada titik berada dalam poligon ialah masalah yang biasa dihadapi dalam Python. Di antara pelbagai pendekatan yang dicadangkan, dua kaedah utama menonjol: pengesanan sinar dan laluan matplotlib. mengandungi fungsi titik_.

Kaedah Pengesanan Sinar

Kaedah pengesanan sinar bergantung pada sinaran pengesanan dari titik ke infiniti dalam pelbagai arah. Jika bilangan persilangan antara sinar dan tepi poligon adalah ganjil, titik itu dianggap di dalam poligon.

Fungsi laluan Matplotlib.contains_points

Fungsi ini menggunakan a algoritma yang lebih pantas dan cekap berdasarkan kaedah nombor silang. Ia menentukan kemasukan titik dengan mempertimbangkan hubungannya dengan sempadan poligon.

Perbandingan Prestasi

Ujian empirikal mendedahkan bahawa fungsi matplotlib mengatasi dengan ketara kaedah pengesanan sinar dari segi masa pelaksanaan, terutamanya untuk poligon yang lebih besar. Contohnya, dengan poligon 100 sisi dan 10,000 titik rawak, fungsi matplotlib mengambil masa lebih kurang 0.0099 saat, manakala pengesanan sinar memerlukan 0.4413 saat.

Shapely Library

operasi geometri yang lebih kompleks, perpustakaan yang cantik menyediakan fungsi khusus. Walau bagaimanapun, untuk tugas khusus ujian kemasukan titik, kaedah matplotlib kekal sebagai pilihan terpantas dan paling cekap.

Grid Toleransi Pixel

Jika ketepatan yang diperlukan adalah dalam toleransi "piksel", menggunakan grid boolean NumPy untuk mewakili titik dalam poligon boleh menawarkan prestasi yang lebih pantas. Pendekatan ini melibatkan mengisi grid dengan nilai Boolean, dengan titik di dalam poligon ditandakan sebagai Benar. Grid ini kemudiannya boleh digunakan untuk menentukan dengan cepat sama ada titik berikutnya berada dalam poligon.

Atas ialah kandungan terperinci Kaedah Mana Yang Berkuasa: Pengesanan Ray lwn. Matplotlib untuk Kemasukan Titik dalam Poligon?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!