檢查多邊形中的點包含：效能比較
辨識點是否落在多邊形內是 Python 中常見的問題。在建議的各種方法中，有兩種主要方法脫穎而出：光線追蹤和 matplotlib 的 path.contains_points 函數。
光線追蹤方法
光線追蹤方法依賴於追蹤光線從一點到無限遠各個方向。如果射線與多邊形邊的交點數為奇數，則該點被視為在多邊形內部。
Matplotlib 的 path.contains_points 函數
此函數利用基於交叉數法的更快、更有效率的演算法。它透過考慮點與多邊形邊界的關係來決定點的包含。
效能比較
經驗測試表明，matplotlib 函數在以下方面顯著優於光線追蹤方法：執行時間，特別是對於較大的多邊形。例如，對於 100 條邊的多邊形和 10,000 個隨機點，matplotlib 函數大約需要 0.0099 秒，而光線追蹤需要 0.4413 秒。
Shapely Library
對於對於更複雜的幾何運算，shapely函式庫提供了專門的函數。然而，對於點包含測試的特定任務，matplotlib 方法仍然是最快、最有效的選擇。
像素容差網格
如果所需的精度在「像素」容差，使用NumPy 布林網格來表示多邊形內的點可以提供更快的性能。這種方法涉及用布林值填充網格，其中多邊形內的點被標記為 True。然後可以使用該網格快速確定後續點是否落在多邊形內。
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