用python构建TIN,V图和加权V图

构建TIN（Delaunay三角形网格）可以使用Python中的scipy库的Delaunay函数。以下是一个简单的示例代码：

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

# 创建一些随机点
points = np.random.rand(30, 2)

# 构建Delaunay三角形网格
tri = Delaunay(points)

# 绘制结果
plt.triplot(points[:,0], points[:,1], tri.simplices)
plt.plot(points[:,0], points[:,1], 'o')
plt.show()

要构建V图，可以使用scipy库中的Voronoi函数。以下是一个简单的示例代码：

from scipy.spatial import Voronoi, voronoi_plot_2d

# 创建一些随机点
points = np.random.rand(30, 2)

# 构建Voronoi图
vor = Voronoi(points)

# 绘制结果
fig = voronoi_plot_2d(vor)
plt.show()

要构建加权V图，可以在Voronoi函数中提供点的权重。以下是一个简单的示例代码：

# 创建一些随机点和权重
points = np.random.rand(30, 2)
weights = np.random.rand(30)

# 构建加权Voronoi图
vor = Voronoi(points, furthest_site=False, qhull_options='Qbb Qc Qx', weight=weights)

# 绘制结果
fig = voronoi_plot_2d(vor)
plt.show()

在这个示例中，我们使用了`furthest_site=False`来防止Voronoi图中的无限点。`qhull_options`参数用于传递给Qhull库的选项。`weight`参数用于指定每个点的权重。