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是否有可能直接从之前的Delaunay三角剖分中绘制Voronoi细分?

delaunay voronoi matplotlib python-3.x

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Andrew · 技术社区 · 2 年前

我有一个小的Python代码,绘制了一个小Delaunay三角剖分:

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 
from scipy.spatial import Delaunay 

points = np.array([[0, 0], 
                   [1, 0], 
                   [0.5, 0.5],
                   [1 , 0.5]])
tri = Delaunay(points) 
fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 4))
ax.set_aspect('equal', 'box')
plt.triplot(points[:,0], points[:,1], tri.simplices.copy()) 
plt.plot(points[:,0], points[:,1], 'o') 
plt.show()

你知道现在Python中是否可以直接在之前的图上叠加相应的Voronoi细分吗?

我使用的是Python“3.9.7”和Matplotlib“3.8.4”

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Matt Pitkin 2 年前

您可以使用 delauney_plot_2d 和 voronoi_plot_2d 辅助函数,只需将Matplotlib轴对象传递给它们。例如。,

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 
from scipy.spatial import Delaunay, Voronoi, voronoi_plot_2d, delaunay_plot_2d

points = np.array([[0, 0], 
                   [1, 0], 
                   [0.5, 0.5],
                   [1 , 0.5]])
tri = Delaunay(points) 
fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 4))

vor = Voronoi(points)

_ = delaunay_plot_2d(tri, ax=ax)
_ = voronoi_plot_2d(vor, ax=ax)

ax.set_aspect('equal', 'box')

您可以在这些功能中自定义点/线样式等。