使用 python 实现三维 Voronoi 图

以下是一个使用 Python 和 Matplotlib 库实现三维 Voronoi 图的示例代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d.art3d import Poly3DCollection

from scipy.spatial import Voronoi

# Generate random points
points = np.random.rand(10, 3)

# Compute Voronoi diagram
vor = Voronoi(points)

# Plot Voronoi diagram
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')

for i, simplex in enumerate(vor.ridge_vertices):
    simplex = np.asarray(simplex)
    if np.all(simplex >= 0):
        poly = [vor.vertices[simplex[j]] for j in range(simplex.shape[0])]
        ax.add_collection3d(Poly3DCollection([poly], alpha=0.25))

ax.scatter(points[:, 0], points[:, 1], points[:, 2], c='k', alpha=1)
plt.show()

此代码生成 10 个随机点并计算其 Voronoi 图。然后，使用 `Poly3DCollection` 绘制由 Voronoi 图中的边界形成的多边形。最后，使用 `scatter` 函数将点绘制为黑色。结果是一个三维 Voronoi 图，其中随机点位于黑色点中。