这篇文章主要介绍“Python德劳内三角怎么实现”的相关知识，小编通过实际案例向大家展示操作过程，操作方法简单快捷，实用性强，希望这篇“Python德劳内三角怎么实现”文章能帮助大家解决问题。
初步认识
对于熟悉matplotlib三维画图的人来说，最常用的应该是plot_surface，但这个函数的绘图逻辑是，将xy平面映射到z轴，所以没法一次性绘制球，只能把球分成两半，上半球和下半球分别绘制。
如果想一次性绘制封闭图形，则可通过tri_surface，其绘图逻辑便是将图形拆分成一个个三角面，然后在对这些三角面进行绘制。所以，将一个曲面拆分成三角面，便构成了一个非常现实的问题，德劳内三角剖分便是建立在这个问题背景之下的。
scipy.spatial中提供了Delaunay类，下面以二维散点为例，来初步认识一下。
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.spatial import Delaunay pts = np.array([[0, 0], [0, 1], [2, 0], [2, 1]]) tri = Delaunay(pts) plt.triplot(pts[:,0], pts[:,1], tri.simplices) plt.plot(pts[:,0], pts[:,1], 'o') plt.show()
效果如下
构造函数和属性
Delaunay的构造函数如下
Delaunay(points, furthest_site=False, incremental=False, qhull_options=None)
各参数含义为
points 输入散点
furthest_site 为True时，计算最远点
incremental 为True时，允许增量添加点
qhull_options 为qhull参数，具体可参考qhull
在Delaunay对象中，有下面几个必须知道的常用属性
points 即输入的点集
simplices 三角面顶点在点集中的序号
neighbors 三角面相邻三角面的序号
equations 三角面方程
实战-画个球
想要画个球，第一步是要得到一个球
# N为点数 def getBall(N): pts = [] while len(pts) < N: while True: u = np.random.uniform(-1, 1) v = np.random.uniform(-1, 1) r2 = u**2 + v**2 if r2 < 1: break x = 2*u*np.sqrt(1-r2) y = 2*v*np.sqrt(1-r2) z = 1 - 2*r2 pts.append((x,y,z)) return np.vstack(pts)
下面测试一下
pts = getBall(200) ax = plt.subplot(projection='3d') ax.scatter(pts[:,0], pts[:,1], pts[:,2]) plt.show()
接下来将这些随机点生成三角面，并进行绘图
tri = Delaunay(pts) ax = plt.subplot(projection='3d') for i in tri.simplices: ax.plot_trisurf(pts[i, 0], pts[i, 1], pts[i,2]) plt.show()
效果如下
看上去花花绿绿的这些三角形，便是通过德劳内三角剖分得到的，其equations属性可以查看这些三角面的方程参数
>>> tri.equations array([[-2.35739179e-16, -1.64155539e-15, -1.54600295e-15, -1.00000000e+00, 2.41181971e-16], [-2.35739179e-16, -1.64155539e-15, -1.54600295e-15, -1.00000000e+00, 2.41181971e-16], [-2.35739179e-16, -1.64155539e-15, -1.54600295e-15, -1.00000000e+00, 2.41181971e-16], ..., [-2.35739179e-16, -1.64155539e-15, -1.54600295e-15, -1.00000000e+00, 2.41181971e-16], [-2.35739179e-16, -1.64155539e-15, -1.54600295e-15, -1.00000000e+00, 2.41181971e-16], [-2.35739179e-16, -1.64155539e-15, -1.54600295e-15, -1.00000000e+00, 2.41181971e-16]]) ``