使用Scipy库函数解决凸包问题 scipy.spatial.ConvexHull函数可以直接解决凸包问题,它的返回值有两个,分别是area和simplices。 area:是一个值,表示最大凸多边形的面积。 simplices:是一个尺寸为[N,2]的二维数组,N代表最大凸多边形中包含的点数,2表示相邻两个外围点在数组中的顺序,即他们的下标。要注意:二维数组中...
importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromscipy.spatialimportConvexHull# 生成随机点np.random.seed(0)points=np.random.rand(30,2)# 计算凸包hull=ConvexHull(points)# 绘制结果plt.plot(points[:,0],points[:,1],'o')forsimplexinhull.simplices:plt.plot(points[simplex,0],points[simplex,1],'k-...
在Python中,我们可以使用scipy库中的ConvexHull类来计算凸包,然后将其转换为matplotlib中的多边形对象,以便于可视化。 凸包(ConvexHull)的计算 首先,我们需要安装scipy和matplotlib库。如果尚未安装,可以使用以下命令进行安装: pipinstallscipy matplotlib 1. 接下来,我们将使用scipy.spatial.ConvexHull来计算点集的凸包。以下...
并且数值相同(当然地址相同,值也一定相同)才会返回true. 但是,对于基本数据类型的比较(比如:int flot...
fromscipyimportndimage im = rgb2gray(imread('../images/mandrill_spnoise_0.1.jpg')) im_o = ndimage.grey_opening(im, size=(2,2)) im_c = ndimage.grey_closing(im, size=(2,2)) im_oc = ndimage.grey_closing(ndimage.grey_opening(im, size=(2,2)), size=(2,2)) ...
看起来这些面已经存在了。 但现在我们只有顶点。 要创建 STL 文件,我们需要描述面,这可以手动完成,或者使用scipy 库提供的spatial.ConvexHull函数完成操作。 示例:numpy_stl_example_02.ipynb import numpy as np from scipy import spatial from stl import mesh ...
这里使用的是SciPy库中的ConvexHull函数。 代码语言:txt 复制 from scipy.spatial import ConvexHull def compute_convex_hull(points): hull = ConvexHull(points) return hull 接下来,可以生成一些随机的二维点集,并调用上述函数来计算凹面外壳或alpha形状。 代码语言:txt 复制 # 生成随机点集 points = np.random...
from scipy import spatial from functools import reduce # test points pts = np.random.rand(10_000_000, 3) def filter_(pts, pt): """ Get all points in pts that are not Pareto dominated by the point pt """ weakly_worse = (pts <= pt).all(axis=-1) ...
3. Scipy基本功能 3.1 内在Numpy数组创建 3.2矩阵 4. Scipy簇聚 4.1 Scipy中实现K-Means 4.2 三个集群计算K均值 5. Scipy常量 5.1 Scipy常量包 5.2 可用常量列表 6. FFTpack 6.1快速傅立叶变换 6.2离散余弦变换 7. 积分 7.1 单积分 7.2 多重积分 ...
importnumpy as npimportscipy.ndimage as ndifromskimageimportmeasure,colorimportmatplotlib.pyplot as plt#编写一个函数来生成原始二值图像defmicrostructure(l=256): n= 5x, y= np.ogrid[0:l, 0:l]#生成网络mask =np.zeros((l, l)) generator= np.random.RandomState(1)#随机数种子points = l * gener...