voronoi图matlab代码

以下是一个简单的 MATLAB 代码，用于绘制二维点集的 Voronoi 图：

% 生成二维点集
x = rand(1, 50);
y = rand(1, 50);

% 计算 Voronoi 图
[vx, vy] = voronoi(x, y);

% 绘制 Voronoi 图
plot(x, y, 'bo', vx, vy, 'r-')
axis([0 1 0 1])

在这个例子中，我们随机生成了一个包含 50 个点的二维点集，并使用 `voronoi` 函数计算其 Voronoi 图。然后，我们使用 `plot` 函数将点集和 Voronoi 图绘制出来。请注意，Voronoi 图的边界被绘制为红色实线。

如果您需要更复杂的 Voronoi 图，例如带有边界限制或自定义距离函数，请参考 MATLAB 文档中的 `voronoin` 函数。

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加权voronoi图 matlab,加权voronoi图matlab

在Matlab中，可以使用`voronoi`函数来创建普通的Voronoi图。如果要创建加权Voronoi图，可以使用`delaunayTriangulation`函数来创建Delaunay三角剖分，然后使用`voronoiDiagram`函数来创建对应的Voronoi图。在`voronoiDiagram`函数中，需要将每个点的权重作为输入参数。以下是一个简单的示例代码：

% 创建随机点和对应的权重
points = rand(10,2);
weights = rand(10,1);

% 创建Delaunay三角剖分
tri = delaunayTriangulation(points);

% 创建加权Voronoi图
[v,c] = voronoiDiagram(tri.Points, 'Qbb', 'Qc', 'Qz', 'Qbb', 'Qz', weights);

在上面的示例代码中，`points`是随机生成的点，`weights`是每个点的权重。`delaunayTriangulation`函数创建了这些点的Delaunay三角剖分，然后`voronoiDiagram`函数使用这个三角剖分和权重来创建加权Voronoi图。最后，`v`和`c`分别包含了Voronoi图的顶点和单元格信息。

matlab voronoi图生成代码

matlab中可以使用`voronoi`函数来生成Voronoi图。Voronoi图是一种用于描述离散点集的分割图形，其中每个图形都包围一个数据点，并且将数据点之间的分割线定义为边界线。下面是一个示例代码来生成Voronoi图。

% 定义随机点集
points = rand(30, 2);

% 使用voronoi函数生成Voronoi图
[vertices, cells] = voronoi(points(:,1), points(:,2));

% 绘制Voronoi图
voronoi(points(:,1), points(:,2));

% 绘制数据点
hold on;
scatter(points(:,1), points(:,2), 'r', 'filled');

% 绘制边界线
for i = 1:length(cells)
    cell_points = vertices(cells{i},:);
    plot(cell_points(:,1), cell_points(:,2), 'b');
end

% 设置图形标题和轴标签
title('Voronoi图');
xlabel('X轴');
ylabel('Y轴');

在这个示例代码中，我们首先定义了一个包含30个随机坐标的点集。然后使用`voronoi`函数生成Voronoi图，返回的`vertices`是Voronoi图中的顶点坐标，`cells`是每个点的边界线索引。再调用`voronoi`函数绘制Voronoi图，并使用`scatter`函数绘制数据点。最后使用`plot`函数绘制每个点的边界线。通过设置标题和轴标签来完善图形输出。