python判断点是否落入多边形

时间: 2023-12-11 18:29:15 浏览: 34
可以使用点与多边形顶点之间的关系来判断点是否在多边形内部。具体来说,可以使用射线法或者奇偶性法。 射线法的思路是从点向任意方向发射一条射线,统计与多边形相交的边数,如果是奇数则点在多边形内部,否则在外部。 奇偶性法的思路是从点向任意方向发射一条射线,统计与多边形相交的边数,如果是奇数则点在多边形内部,否则在外部。 以下是一个使用奇偶性法判断点是否在多边形内部的 Python 代码示例: ```python def is_point_in_polygon(point, polygon): """ 判断点是否在多边形内部 :param point: 点坐标,格式为 (x, y) :param polygon: 多边形顶点坐标列表,格式为 [(x1, y1), (x2, y2), ...] :return: True 表示在内部,False 表示在外部 """ n = len(polygon) inside = False p1x, p1y = polygon[0] for i in range(1, n + 1): p2x, p2y = polygon[i % n] if min(p1y, p2y) < point[1] <= max(p1y, p2y) and point[0] <= max(p1x, p2x): if p1y != p2y: xinters = (point[1] - p1y) * (p2x - p1x) / (p2y - p1y) + p1x if p1x == p2x or point[0] <= xinters: inside = not inside p1x, p1y = p2x, p2y return inside ```

相关推荐

最新推荐

recommend-type

python实现根据给定坐标点生成多边形mask的例子

今天小编就为大家分享一篇python实现根据给定坐标点生成多边形mask的例子,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
recommend-type

Python求凸包及多边形面积教程

主要介绍了Python求凸包及多边形面积教程,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
recommend-type

Python实现图片查找轮廓、多边形拟合、最小外接矩形代码

主要介绍了Python实现图片查找轮廓、多边形拟合、最小外接矩形代码,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
recommend-type

python射线法判断一个点在图形区域内外

主要为大家详细介绍了python射线法判断一个点在图形区域内外,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下
recommend-type

Python 判断 有向图 是否有环的实例讲解

下面小编就为大家分享一篇Python 判断 有向图 是否有环的实例讲解,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成

![实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/10eb2e6972b3b6086286fc64c0b3ee41.jpeg) # 1. 实时数据湖架构概述** 实时数据湖是一种现代数据管理架构,它允许企业以低延迟的方式收集、存储和处理大量数据。与传统数据仓库不同,实时数据湖不依赖于预先定义的模式,而是采用灵活的架构,可以处理各种数据类型和格式。这种架构为企业提供了以下优势: - **实时洞察:**实时数据湖允许企业访问最新的数据,从而做出更明智的决策。 - **数据民主化:**实时数据湖使各种利益相关者都可
recommend-type

解释minorization-maximization (MM) algorithm,并给出matlab代码编写的例子

Minorization-maximization (MM) algorithm是一种常用的优化算法,用于求解非凸问题或含有约束的优化问题。该算法的基本思想是通过构造一个凸下界函数来逼近原问题,然后通过求解凸下界函数的最优解来逼近原问题的最优解。具体步骤如下: 1. 初始化参数 $\theta_0$,设 $k=0$; 2. 构造一个凸下界函数 $Q(\theta|\theta_k)$,使其满足 $Q(\theta_k|\theta_k)=f(\theta_k)$; 3. 求解 $Q(\theta|\theta_k)$ 的最优值 $\theta_{k+1}=\arg\min_\theta Q(
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册,其中包含JSBSim简介,JSBSim配置文件xml的编写语法,编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完,估计有生之年很难看到完整版了,但是内容还是很有参考价值的。