Python生成一个三维voronoi图

要生成三维voronoi图，可以使用Python的SciPy库中的spatial模块。以下是一个简单的例子，生成一个随机点集的三维voronoi图：

import numpy as np
from scipy.spatial import Voronoi, voronoi_plot_3d
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d.art3d import Poly3DCollection

# 生成随机点集
points = np.random.rand(20, 3)

# 计算voronoi图
vor = Voronoi(points)

# 绘制voronoi图
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')

# 绘制voronoi图的边界
for simplex in vor.ridge_vertices:
    if -1 not in simplex:
        x = [vor.vertices[simplex[0]][0], vor.vertices[simplex[1]][0]]
        y = [vor.vertices[simplex[0]][1], vor.vertices[simplex[1]][1]]
        z = [vor.vertices[simplex[0]][2], vor.vertices[simplex[1]][2]]
        ax.plot(x, y, z, 'k-', alpha=0.3)

# 绘制voronoi图的面
for i, region in enumerate(vor.regions):
    if not region:
        continue
    vertices = [vor.vertices[j] for j in region]
    ax.add_collection3d(Poly3DCollection([vertices], alpha=0.25))

# 绘制点集
ax.scatter(points[:,0], points[:,1], points[:,2], c='b')

ax.set_xlabel('X')
ax.set_ylabel('Y')
ax.set_zlabel('Z')

plt.show()

这会生成一个随机点集的三维voronoi图，其中蓝色点表示原始点集，黑色线表示voronoi图的边界，透明的多边形表示voronoi图的面：