python创建一个voronoi单元

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mob64ca12f73101 2023-08-21 10:41:53 ©著作权

文章标签 ci 点集 2d 文章分类 Python 后端开发

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创建一个Voronoi单元

Voronoi图是一种用于对空间进行分割的方法。它将空间划分为多个区域，每个区域由一个点作为中心，这个点是离该区域内所有其他点最近的点。这种分割可以用于各种应用，如地理信息系统、计算机图形学等。

在Python中，我们可以使用scipy库来创建一个Voronoi单元。scipy是一个强大的科学计算库，提供了各种数学、科学和工程计算的功能。

安装依赖库

首先，我们需要安装scipy库。你可以使用以下命令来安装它：

pip install scipy

创建点集

在创建Voronoi图之前，我们需要先创建一组点。这些点将用于构建Voronoi图的边界。

在Python中，我们可以使用numpy库来生成随机点集。numpy是一个用于科学计算的强大库，提供了高性能的多维数组对象和各种计算功能。

以下是生成随机点集的示例代码：

import numpy as np

# 设置随机种子以确保结果可重复
np.random.seed(0)

# 生成随机点集
points = np.random.rand(10, 2)

这段代码将生成一个包含10个二维点的数组。每个点由两个随机数表示，范围为[0, 1)。

创建Voronoi图

有了点集，我们可以使用scipy库中的Voronoi类来创建Voronoi图。

以下是创建Voronoi图的示例代码：

from scipy.spatial import Voronoi, voronoi_plot_2d
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建Voronoi图
vor = Voronoi(points)

# 绘制Voronoi图
fig, ax = plt.subplots()
voronoi_plot_2d(vor, ax=ax)

# 设置坐标轴范围
ax.set_xlim([0, 1])
ax.set_ylim([0, 1])

# 显示图形
plt.show()

这段代码首先创建了一个Voronoi对象，该对象接受点集作为输入并计算Voronoi图。然后，使用voronoi_plot_2d函数绘制Voronoi图。最后，使用matplotlib库显示图形。

运行代码后，你将看到一个包含Voronoi图的图形窗口。每个Voronoi区域由不同的颜色表示，边界由黑色线段表示。