python delaunay

delaunay三角剖分算法是一种用于计算平面上点集的三角剖分的算法。该算法基于Delaunay三角剖分的概念，即将点集划分为一组互不相交的三角形，使得这些三角形的外接圆不包含点集中的其他点。对于Python3.6实现delaunay三角剖分算法，你可以使用scipy库中的Delaunay函数来实现。具体步骤如下：

1. 导入所需的库：

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

2. 读入存有坐标的csv文件并将其存储为numpy数组：

   data = np.loadtxt('your_csv_file.csv', delimiter=',')

3. 使用Delaunay函数进行三角剖分：

   tri = Delaunay(data)

4. 绘制三角剖分结果：

   plt.triplot(data[:,0], data[:,1], tri.simplices)
   plt.plot(data[:,0], data[:,1], 'o')
   plt.show()

这样就可以通过Tkinter库显示三角剖分结果。

相关问题

python delaunay逐点插入法

Python Delaunay逐点插入法是一种用于构建Delaunay三角网的算法。Delaunay三角网是一种用于离散化平面的方法，它将给定的点集连接成无重叠的三角形网格，且满足一定的性质。

在Python中，可以使用scipy库中的Delaunay类来实现逐点插入法。以下是使用Python进行逐点插入法的基本步骤：

1. 导入必要的库：

from scipy.spatial import Delaunay

2. 创建初始点集：

points = [(x1, y1), (x2, y2), ...]  # 根据实际情况提供点的坐标

3. 构建初始的Delaunay三角网：

tri = Delaunay(points)

4. 逐点插入新的点：

new_point = (x, y)  # 要插入的新点的坐标
tri.add_points([new_point])

5. 获取更新后的三角网信息：

tri.simplices  # 返回更新后的三角形索引列表

通过以上步骤，可以实现逐点插入法来构建Delaunay三角网。需要注意的是，逐点插入法是一个迭代的过程，每次插入新点后都会更新三角网的结构。

delaunay python

在Python中，Delaunay三角剖分是一种常见的算法，用于将给定的点集划分为尽可能均匀的三角形。您可以使用SciPy库中的Delaunay或者Delaunay库来执行Delaunay三角剖分。下面是一个使用SciPy库的示例代码：

from scipy.spatial import Delaunay
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建点集
points = np.array([[0, 0], [0, 1.1], [1, 0], [1, 1]])

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

# 绘制三角剖分结果
plt.triplot(points[:,0], points[:,1], tri.simplices)
plt.plot(points[:,0], points[:,1], 'o')
plt.show()

这段代码创建了一个包含四个点的点集，然后使用Delaunay函数执行了Delaunay三角剖分。最后，使用matplotlib库绘制了三角剖分结果。

您可以根据自己的需求修改点集，并进行相应的可视化操作。