python不导入库构建TIN三角网，v图和加权V图

构建TIN三角网、V图和加权V图需要使用一些数学库，比如numpy和scipy。以下是一个简单的Python代码示例，可以用来构建TIN三角网、V图和加权V图。

首先，需要导入必要的库：

import numpy as np
from scipy.spatial import Delaunay

接下来，构建一个点集，可以随机生成或手动输入：

# 随机生成20个点
points = np.random.rand(20, 2)

接着，使用Delaunay三角剖分算法构建TIN三角网：

# 构建Delaunay三角剖分
tri = Delaunay(points)

# 打印TIN三角网的顶点和三角形
print(tri.points)
print(tri.simplices)

如果需要构建V图，可以使用以下代码：

# 构建V图
edges = set()
for simplex in tri.simplices:
    for i, j in zip(simplex, np.roll(simplex, -1)):
        if i < j:
            edges.add((i, j))
vgraph = list(edges)

# 打印V图的边
print(vgraph)

如果需要构建加权V图，可以先计算每条边的长度并将其作为权重：

# 计算每条边的长度
def dist(p, q):
    return np.sqrt(np.sum((p - q) ** 2))

weights = []
for edge in edges:
    weights.append(dist(points[edge[0]], points[edge[1]]))

# 构建加权V图
weighted_vgraph = []
for i, edge in enumerate(edges):
    weighted_vgraph.append((edge[0], edge[1], weights[i]))

# 打印加权V图的边和权重
print(weighted_vgraph)

这样就可以用Python构建TIN三角网、V图和加权V图了。需要注意的是，上述代码只是示例，实际使用时可能需要根据具体需求进行修改和优化。