请帮我写串Python 代码关于计算三维散乱点的高斯曲率

以下是可以帮助您计算三维散乱点高斯曲率的 Python 代码：

import numpy as np
from scipy.spatial import Delaunay


def gaussian_curvature(X):
    tri = Delaunay(X)

    def local_gaussian_curvature(A):
        a, b, c = A[0], A[1], A[2]
        ab, ac = b - a, c - a
        l, m, n = np.cross(ab, ac)
        cos_a = np.dot(ab, ac) / (np.linalg.norm(ab) * np.linalg.norm(ac))
        sin_a = np.sqrt(1. - cos_a ** 2)
        if sin_a == 0.:
            return np.inf
        return np.dot(l, l) / (2. * np.dot(l, np.cross(ab / sin_a, ac / sin_a)))

    return np.array([local_gaussian_curvature(tri.points[indices]) for indices in tri.simplices])


# example usage
X = np.random.randn(100, 3)
K = gaussian_curvature(X)

该代码使用 Python 和 NumPy 库来计算三维散乱点的高斯曲率。它使用 Delaunay 三角网格来构建三角面片，并对每个面片计算局部高斯曲率。最后，它返回三角面片的高斯曲率数组。请注意，这只是一个示例代码，您可能需要对其进行适当的修改以适应您的数据。