Point-in-Polygon: Pengesanan Ray lwn. Matplotlib Path.contains_points: Kaedah Mana Yang Berkuasa?

Menentukan Kedudukan Titik Dalam Poligon: Pengesanan Sinar lwn Laluan Matplotlib

Apabila menyemak sama ada titik terletak dalam poligon, dua dikenali secara meluas kaedah ialah kaedah pengesanan sinar dan fungsi laluan matplotlib.contains_points. Walaupun kedua-dua pendekatan mempunyai kelebihannya, ujian objektif mendedahkan perbezaan prestasi yang ketara antara kedua-duanya.

Analisis perbandingan telah dijalankan pada set besar titik rawak dalam poligon 100 sisi biasa. Kaedah pengesanan sinar mengambil masa lebih kurang 0.44 saat untuk menyelesaikan tugasan, manakala laluan matplotlib.contains_points hanya memerlukan 0.0099 saat, menunjukkan kelebihan kelajuan yang besar.

Pilihan Alternatif: Berbentuk

Untuk semakan titik dalam poligon yang teguh, shapely, khususnya kaedah contains()nya, ialah perpustakaan yang dipandang tinggi. Dokumentasi terperinci dan contoh komprehensif menjadikannya satu pertimbangan yang berharga.

Pengoptimuman Grid untuk Ujian Berbutir Kasar

Jika keperluan ketepatan kurang ketat, mewujudkan grid nilai boolean untuk menunjukkan kemasukan mata boleh meningkatkan kelajuan dengan ketara. Fungsi meshgrid perpustakaan numpy dan laluan matplotlib boleh digabungkan untuk menjana grid di mana setiap sel menunjukkan sama ada titik dalam sempadannya berada di dalam poligon.

Pendekatan ini menawarkan tahap toleransi dan sesuai untuk situasi di mana piksel -level ketepatan boleh diterima.

Ringkasnya, untuk ujian titik-dalam-poligon berketepatan tinggi dengan set data yang besar, kaedah path.contains_points matplotlib menonjol sebagai pilihan yang disyorkan kerana prestasinya yang unggul. Shapely ialah alternatif yang kukuh untuk pengiraan geometri tertentu, manakala pengoptimuman grid ialah pilihan yang berdaya maju untuk aplikasi yang kurang menuntut.

Atas ialah kandungan terperinci Point-in-Polygon: Pengesanan Ray lwn. Matplotlib Path.contains_points: Kaedah Mana Yang Berkuasa?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!