python泰森多边形代码

以下是一个用Python编写的计算泰森多边形的代码示例：

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

# 生成随机点
np.random.seed(0)
points = np.random.rand(30, 2)

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

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

这段代码使用了NumPy、Matplotlib和SciPy库。首先，我们使用`np.random.rand()`函数生成了30个随机点。然后，通过`Delaunay`类对这些点进行Delaunay三角剖分。最后，使用Matplotlib绘制了Delaunay三角剖分图。

请注意，此代码仅演示了如何计算和绘制Delaunay三角剖分，而不是泰森多边形本身。泰森多边形是通过连接Delaunay三角剖分中的外接圆心来构建的。

如果你需要计算泰森多边形，请使用SciPy库的`scipy.spatial.Voronoi`类。你可以在Delaunay三角剖分的基础上构建泰森多边形。但是，由于泰森多边形的计算比较复杂，所以代码会更加复杂。

相关问题

python泰森多边形代码并求两个点之间垂直线

以下是一个用 Python 编写的泰森多边形代码，以及求两个点之间的垂直线的方法：

import math

def distance(point1, point2):
    return math.sqrt((point2[0] - point1[0])**2 + (point2[1] - point1[1])**2)

def circumcircle_radius(point1, point2, point3):
    a = distance(point1, point2)
    b = distance(point2, point3)
    c = distance(point3, point1)
    s = (a + b + c) / 2
    radius = (a * b * c) / (4 * math.sqrt(s * (s - a) * (s - b) * (s - c)))
    return radius

def circumcircle_center(point1, point2, point3):
    d = 2 * (point1[0] * (point2[1] - point3[1]) +
             point2[0] * (point3[1] - point1[1]) +
             point3[0] * (point1[1] - point2[1]))
    center_x = ((point1[0]**2 + point1[1]**2) * (point2[1] - point3[1]) +
                (point2[0]**2 + point2[1]**2) * (point3[1] - point1[1]) +
                (point3[0]**2 + point3[1]**2) * (point1[1] - point2[1])) / d
    center_y = ((point1[0]**2 + point1[1]**2) * (point3[0] - point2[0]) +
                (point2[0]**2 + point2[1]**2) * (point1[0] - point3[0]) +
                (point3[0]**2 + point3[1]**2) * (point2[0] - point1[0])) / d
    return (center_x, center_y)

def perpendicular_line(point1, point2):
    mid_x = (point1[0] + point2[0]) / 2
    mid_y = (point1[1] + point2[1]) / 2
    slope = (point2[0] - point1[0]) / (point1[1] - point2[1])
    if slope == 0:
        return "Vertical line cannot be determined"
    else:
        perp_slope = -1 / slope
        y_intercept = mid_y - perp_slope * mid_x
        return (perp_slope, y_intercept)

# 示例使用
point1 = (0, 0)
point2 = (3, 0)
point3 = (0, 4)

radius = circumcircle_radius(point1, point2, point3)
center = circumcircle_center(point1, point2, point3)
perpendicular = perpendicular_line(point1, point2)

print("Circumcircle radius:", radius)
print("Circumcircle center:", center)
print("Perpendicular line:", perpendicular)

这段代码中，`circumcircle_radius` 函数用于计算三个点构成的三角形的外接圆半径，`circumcircle_center` 函数用于计算三个点构成的三角形的外接圆心坐标，`perpendicular_line` 函数用于求两个点构成的线段的垂直线（如果存在）的斜率和截距。

请注意，这个示例中的两个点 `(0, 0)` 和 `(3, 0)` 是固定的，你可以根据需要修改这些点的坐标以获得不同的结果。

python 泰森多边形

泰森多边形是一种用于将一个给定点集分成不相交的区域的方法。在Python中，可以使用`geopandas`和`scipy`库来计算各个县区内的降水量，并生成泰森多边形。下面是一些基本的处理步骤的示例代码：

首先，需要导入所需的库：

import geopandas as gpd
import pandas as pd
from scipy.spatial import Voronoi, voronoi_plot_2d

接下来，通过`geopandas`库加载包含县区边界和降水量数据的地理信息文件。这将创建一个地理数据框，其中包含每个县区的边界形状和相应的降水量信息。

然后，使用`scipy.spatial`库中的`Voronoi`函数来计算给定点集的泰森多边形。该函数将返回一个`Voronoi`对象，其中包含各个区域的几何信息。

最后，可以使用`voronoi_plot_2d`函数将泰森多边形可视化。这将生成一个包含所有区域的图形，可以根据需要添加降水量数据。

请注意，为了运行以上代码，需要确保已经安装了相应的库，并且具有包含县区边界和降水量数据的地理信息文件。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [python利用泰森多边形计算各个区县内的降水量](https://blog.csdn.net/2301_77925375/article/details/131493329)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [空间分析：2-4.Python生成泰森多边形](https://blog.csdn.net/sinat_41310868/article/details/109611006)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]