python voronoi

Voronoi diagram 是一个基础的计算几何问题，可以用来解决许多应用场景，如地图制作、计算机视觉等。在 Python 中，可以使用第三方库 scipy 来实现 Voronoi diagram 的计算。具体实现步骤如下：

1. 安装 scipy 库：使用 pip install scipy 命令进行安装。

2. 导入库：在 Python 代码中使用 import scipy.spatial 来导入 scipy.spatial 库。

3. 生成点集：使用 numpy 库生成一组点集。

4. 计算 Voronoi diagram：使用 scipy.spatial.Voronoi(points) 函数将点集作为输入参数，计算 Voronoi diagram。

5. 可视化：使用 matplotlib 库将 Voronoi diagram 可视化展示出来。

下面是一个简单的 Python 代码示例：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.spatial import Voronoi

# 生成点集
points = np.random.rand(50, 2)

# 计算 Voronoi diagram
vor = Voronoi(points)

# 可视化
fig = plt.figure(figsize=(10, 10))
ax = fig.add_subplot(111)
ax.plot(points[:,0], points[:,1], 'o')
ax.plot(vor.vertices[:,0], vor.vertices[:,1], 'r.')
for simplex in vor.ridge_vertices:
    simplex = np.asarray(simplex)
    if np.all(simplex >= 0):
        ax.plot(vor.vertices[simplex,0], vor.vertices[simplex,1], 'k-', lw=2)
plt.show()

这段代码将生成 50 个随机点，并计算出对应的 Voronoi diagram，并将其可视化展示出来。