如何通过Python的scipy.spatial.Voronoi得到MATLAB的Voronoi的相同输出

jqjz2hbq 于 2023-10-14 发布在 Python

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我用MATLAB的voronoin来判断细胞之间的连接，我想把这个函数转换成Python。
当我使用Python的scipy.spatial.Voronoi时，输出有点不同。例如，我对MATLAB和Python使用了相同的输入，如您在下一段代码中所见。
MATLAB：

seed = [ 17.746    -0.37283   -0.75523;
         6.1704     1.3404     7.0341;
        -7.7211     5.4282     4.5016;
         5.8014     2.1252    -6.2491;
       -16.047     -2.8472    -0.024795;
        -2.2967    -6.7334     0.60707]
[vvern_mat, vceln_mat] = voronoin(seed);

Python：

import numpy as np
from scipy.spatial import Voronoi
seed = np.array([[ 17.746   ,  -0.37283 ,  -0.75523 ],
       [  6.1704  ,   1.3404  ,   7.0341  ],
       [ -7.7211  ,   5.4282  ,   4.5016  ],
       [  5.8014  ,   2.1252  ,  -6.2491  ],
       [-16.047   ,  -2.8472  ,  -0.024795],
       [ -2.2967  ,  -6.7334  ,   0.60707 ]])
vor = Voronoi(seed)
vvern_py = vor.vertices
vceln_py = vor.regions

输出如下：
MATLAB：

vvern_mat = 
        Inf       Inf       Inf
        -6.9386    1.7980   -7.7861
        -15.9902  -20.8031   50.1840
        29.5016  106.3690    5.9214
        8.6816   -6.5899   -0.1741
        -0.2027    2.1210    0.5874
vceln_mat = 
        1     4     5
        1     3     4     5     6
        1     2     3     4     6
        1     2     4     5     6
        1     2     3
        1     2     3     5     6

Python：

vvern_py = array([[ -6.93864391,   1.79801934,  -7.78610533],
                  [-15.9902125 , -20.80310202,  50.1840397 ],
                  [ 29.501584  , 106.36899584,   5.92137852],
                  [  8.68156407,  -6.58985621,  -0.17410448],
                  [ -0.20266123,   2.12100225,   0.58735065]])
vceln_py = [[],
            [-1, 0, 2, 3, 4],
            [-1, 2, 3],
            [-1, 0, 1],
            [-1, 0, 1, 2, 4],
            [-1, 1, 2, 3, 4],
            [-1, 0, 1, 3, 4]]

当你专注于vceln时，你会注意到MATLAB和Python之间的值是相同的，因为你可以通过将2加到vceln_py来得到vceln_mat。但是，行顺序是不同的，我很难将vceln_py转换为vceln_mat。
我想我可以通过将MATLAB的Qhull选项应用到Python来解决这个问题，但我不能得到相同的输出。（关于voronoin的选项：https://jp.mathworks.com/help/matlab/ref/voronoin.html?lang=en#bqurvsm-1）如果有人能解决这个问题，我将非常感激。

python

来源：https://stackoverflow.com/questions/59090443/how-to-get-the-same-output-of-voronoin-of-matlab-by-scipy-spatial-voronoi-of-pyt

2条答案

按热度按时间

nhaq1z211#

vor.regions中列表的顺序可以是任意的。但是，您可以通过vor.point_region属性获取哪个区域与哪个入口点相关联的信息。scipy.spatial.Voronoi documentation说：

point_region: (list of ints, shape (npoints)) Index of the Voronoi region for each input point.

因此，您必须根据vor.point_region中的信息订购vor.regions

# Find point coordinate for each region
sorting = [np.where(vor.point_region==x)[0][0] for x in range(1, len(vor.regions))]
# sort regions along coordinate list `sorting` (exclude first, empty list [])
sorted_regions = [x for _, x in sorted(zip(sorting, vor.regions[1:]))]
sorted_regions = [[-1, 2, 3],
                  [-1, 1, 2, 3, 4],
                  [-1, 0, 1, 2, 4],
                  [-1, 0, 2, 3, 4],
                  [-1, 0, 1],
                  [-1, 0, 1, 3, 4]]

像这样，您可以获得MATLAB voronoin函数的排序，它显然已经在本质上完成了这种排序。
为了得到同样的数值，你可以计算（正如你已经提到的）

# PseudoCode 
vceln_py = vceln_mat - 2

但是，其原因似乎既没有在scipy.spatial.Voronoi、voronoin中也没有在qhull文档中记录。

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emeijp432#

有时vor.regions中有一个空的列表成员，它的索引从vor.point_region中删除，所以len(vor.region) = len(vor.point_region) + 1。在这种情况下，@gehbiszumeis的回答可能会引起错误。我建议使用这行代码：

sorted_regions = [vor.regions[reg] for reg in vor.point_region]

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