python计算凸包并绘制凸包曲线
凸包就是用一个凸(内角不大于180°)的闭合曲线,刚好包住了所有的样本点
主要使用的工具:scipy
的ConvexHull
scipy.spatial.ConvexHull文档:https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.spatial.ConvexHull.html
简易使用的示例:
from scipy.spatial import ConvexHull
import numpy as nppoints = np.array([[0, 0],[0, 2],[2, 0],[2, 2],[1, 1],
])
hull = ConvexHull(points) # 核心代码
print("凸包:")
print(points[hull.vertices])
示例代码
from scipy.spatial import ConvexHull
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as pltnp.random.seed(0)
points = np.random.rand(30, 2)
hull = ConvexHull(points)plt.plot(points[:, 0], points[:, 1], 'o') # 绘制原始点
for simplex in hull.simplices:plt.plot(points[simplex, 0], points[simplex, 1], 'k-') # 绘制边框print("凸包顶点:")
print(points[hull.vertices])
# 绘制凸包的顶点(逆时针排列)
# plt.plot(points[hull.vertices, 0], points[hull.vertices, 1], 'r--', lw=2)
# plt.plot(points[hull.vertices[0], 0], points[hull.vertices[0], 1], 'ro')plt.show()
可以得到顶点:
凸包顶点:
[[0.98837384 0.10204481][0.97861834 0.79915856][0.77815675 0.87001215][0.56804456 0.92559664][0.14335329 0.94466892][0.0202184 0.83261985][0.0187898 0.6176355 ][0.07103606 0.0871293 ][0.6976312 0.06022547]]
效果图:
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