circumcenters -- (ntriangles, 2) array of floats giving the (x,y)
coordinates of the circumcenters of each triangle (indexed by a triangle_id).
改编自matplotlib的一个例子(可能有一种更干净的方法来做到这一点,但它应该工作):
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.delaunay
import matplotlib.tri as tri
import numpy as np
import math
# Creating a Triangulation without specifying the triangles results in the
# Delaunay triangulation of the points.
# First create the x and y coordinates of the points.
n_angles = 36
n_radii = 8
min_radius = 0.25
radii = np.linspace(min_radius, 0.95, n_radii)
angles = np.linspace(0, 2*math.pi, n_angles, endpoint=False)
angles = np.repeat(angles[...,np.newaxis], n_radii, axis=1)
angles[:,1::2] += math.pi/n_angles
x = (radii*np.cos(angles)).flatten()
y = (radii*np.sin(angles)).flatten()
tt = matplotlib.delaunay.triangulate.Triangulation(x,y)
triang = tri.Triangulation(x, y)
# Plot the triangulation.
plt.figure()
plt.gca().set_aspect('equal')
plt.triplot(triang, 'bo-')
plt.plot(tt.circumcenters[:,0],tt.circumcenters[:,1],'r.')
plt.show()
3条答案
按热度按时间zbdgwd5y1#
你应该可以使用
matplotlib.delaunay.triangulate.Triangulation
来计算它:Triangulation(x,y)x,y --浮点数的一维数组形式的点的坐标
……
属性:(为了保持一致性,所有属性都应该被视为只读)x,y --作为浮点数的一维数组的点的坐标。
改编自matplotlib的一个例子(可能有一种更干净的方法来做到这一点,但它应该工作):
uyhoqukh2#
这里有一个计算它们的函数。它也可以用于其他三角测量结构,例如
scipy
的Delaunay triangulation(见下文)。在@JoshAdel的answer above中的数据上,添加以下代码:
我会得到如下的图:
它也可以像这样在
scipy.spatial.Delaunay
上使用:fquxozlt3#
我认为那个解决办法太过分了。你可以直接表示出每个三角形的顶点,比如: