的过程如下:
from scipy.spatial import Delaunay
import numpy as np
points = np.array([[x1, y1], [x2, y2], [x3, y3], ...])
其中,每个点的坐标由(x, y)表示。
tri = Delaunay(points)
tri.simplices
返回一个二维数组,每一行表示一个三角形的顶点索引。
tri.points[tri.simplices]
返回一个三维数组,每个元素是一个三角形的顶点坐标。
完整的代码示例:
from scipy.spatial import Delaunay
import numpy as np
points = np.array([[x1, y1], [x2, y2], [x3, y3], ...])
tri = Delaunay(points)
tri.simplices
tri.points[tri.simplices]
Delaunay三角剖分是一种将点集划分为三角形的方法,常用于计算机图形学、地理信息系统等领域。它的优势在于能够保证生成的三角形具有最大的最小角度,从而提高了三角形的质量。
应用场景:
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