scipy.spatial.

voronoi_plot_2d

scipy.spatial.voronoi_plot_2d(vor, ax=None, **kw)

Построить заданную диаграмму Вороного в 2-D

Параметры:

vorэкземпляр scipy.spatial.Voronoi

Диаграмма для построения

axэкземпляр matplotlib.axes.Axes, опционально

Оси для построения графика

show_pointsbool, необязательно

Добавьте точки Вороного на график.

show_verticesbool, необязательно

Добавить вершины Вороного на график.

line_colorsstring, optional

Определяет цвет линии для границ полигонов

line_widthfloat, опционально

Задает ширину линии для границ полигонов

line_alphafloat, опционально

Задаёт альфа-канал линии для границ полигона

point_sizefloat, опционально

Задает размер точек

Возвращает:

figэкземпляр matplotlib.figure.Figure

Рисунок для графика

Смотрите также

Voronoi

Примечания

Требуется Matplotlib. Для вырожденных входных данных, включая коллинеарность и другие нарушения общего положения, может быть предпочтительнее вычислять диаграмму Вороного с параметрами Qhull QJ для случайного смещения, или Qt для обеспечения триангулированного вывода. В противном случае некоторые области Вороного могут быть не видны.

Примеры

Попробуйте в вашем браузере!

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

Создадим набор точек для примера:

>>> rng = np.random.default_rng()
>>> points = rng.random((10,2))

Сгенерировать диаграмму Вороного для точек:

>>> vor = Voronoi(points)

Используйте voronoi_plot_2d для построения диаграммы:

>>> fig = voronoi_plot_2d(vor)

Используйте voronoi_plot_2d для повторного построения диаграммы с некоторыми настройками, настроенными пользователем:

>>> fig = voronoi_plot_2d(vor, show_vertices=False, line_colors='orange',
...                       line_width=2, line_alpha=0.6, point_size=2)
>>> plt.show()

НазадОткрыть во вкладке