Пространственные алгоритмы и структуры данных (`scipy.spatial`)#

Пространственные преобразования#

Они содержатся в scipy.spatial.transform подмодуль.

Запросы ближайшего соседа#

`KDTree`(data[, leafsize, compact_nodes, ...])	kd-дерево для быстрого поиска ближайшего соседа.
`cKDTree`(data[, leafsize, compact_nodes, ...])	kd-дерево для быстрого поиска ближайшего соседа
`Rectangle`(максимумы, минимумы)	Класс гиперпрямоугольника.

Метрики расстояния#

Метрики расстояния содержатся в scipy.spatial.distance подмодуль.

Триангуляция Делоне, выпуклые оболочки и диаграммы Вороного#

`Delaunay`(points[, furthest_site, ...])	Триангуляция Делоне в N измерениях.
`ConvexHull`(points[, incremental, qhull_options])	Выпуклые оболочки в N измерениях.
`Voronoi`(points[, furthest_site, ...])	Диаграммы Вороного в N измерениях.
`SphericalVoronoi`(points[, radius, center, ...])	Диаграммы Вороного на поверхности сферы.
`HalfspaceIntersection`(halfspaces, interior_point)	Пересечения полупространств в N измерениях.

Вспомогательные функции для построения графиков#

`delaunay_plot_2d`(tri[, ax])	Построить заданную триангуляцию Делоне в 2-D
`convex_hull_plot_2d`(hull[, ax])	Построить заданную диаграмму выпуклой оболочки в 2-D
`voronoi_plot_2d`(vor[, ax])	Построить заданную диаграмму Вороного в 2-D

Смотрите также

Учебник

Симплексное представление#

Симплексы (треугольники, тетраэдры и т.д.), появляющиеся в триангуляции Делоне (N-мерные симплексы), гранях выпуклой оболочки и гребнях диаграммы Вороного (N-1-мерные симплексы), представлены по следующей схеме:

tess = Delaunay(points)
hull = ConvexHull(points)
voro = Voronoi(points)

# coordinates of the jth vertex of the ith simplex
tess.points[tess.simplices[i, j], :]        # tessellation element
hull.points[hull.simplices[i, j], :]        # convex hull facet
voro.vertices[voro.ridge_vertices[i, j], :] # ridge between Voronoi cells

Для триангуляций Делоне и выпуклых оболочек, структура соседства симплексов удовлетворяет условию: tess.neighbors[i,j] является соседним симплексом для i-го симплекса, противоположным j-вершина. Это -1 в случае отсутствия соседа.

Грани симплексов выпуклой оболочки также определяют уравнение гиперплоскости:

(hull.equations[i,:-1] * coord).sum() + hull.equations[i,-1] == 0

Аналогичные уравнения гиперплоскостей для триангуляции Делоне соответствуют граням выпуклой оболочки на соответствующей N+1-мерной параболоиде.

Объекты триангуляции Делоне предлагают метод для нахождения симплекса, содержащего заданную точку, и вычисления барицентрических координат.

Функции#

`tsearch`(tri, xi)	Найти симплексы, содержащие заданные точки.
`distance_matrix`(x, y[, p, threshold])	Вычислить матрицу расстояний.
`minkowski_distance`(x, y[, p])	Вычислить расстояние L**p между двумя массивами.
`minkowski_distance_p`(x, y[, p])	Вычислить p-ю степень расстояния L**p между двумя массивами.
`procrustes`(data1, data2)	Анализ Прокруста, тест на подобие двух наборов данных.
`geometric_slerp`(start, end, t[, tol])	Геометрическая сферическая линейная интерполяция.

Предупреждения / Ошибки, используемые в `scipy.spatial`#

QhullError

Возникает, когда Qhull сталкивается с ошибкой, например, геометрической вырожденностью, когда опции для разрешения не включены.

Пространственные алгоритмы и структуры данных (scipy.spatial)#