Matplotlibs effiziente Punkt-in-Polygon-Prüfung

In Python gibt es verschiedene Methoden, um zu bestimmen, ob sich ein Punkt innerhalb eines Polygons befindet. Zwei beliebte Optionen sind Raytracing und die Funktion „contains_points“ von Matplotlib.

Bewertung der Optionen

Nach dem Vergleich der beiden Methoden ergab die Leistungsanalyse, dass die Funktion „contains_points“ von Matplotlib Raytracing deutlich übertrifft . Das Experiment zeigt, dass „contains_points“ einen Bruchteil der Zeit benötigt, um eine große Anzahl von Punkten zu verarbeiten.

Shapely in Betracht ziehen

Für bestimmte geometrische Operationen können Sie die Verwendung von Shapely in Betracht ziehen Bibliothek. Es bietet umfassende Funktionalität für die Handhabung von Polygonen und anderen geometrischen Formen. Es ist jedoch erwähnenswert, dass Shapely bei einfachen Punkt-in-Polygon-Prüfungen möglicherweise langsamer ist als „contains_points“ von Matplotlib Da die Präzision weniger entscheidend ist, kann die Vorberechnung eines booleschen Gitters eine zeiteffiziente Lösung sein. Indem Sie ein Raster erstellen, das angibt, welche Punkte innerhalb des Polygons liegen, können Sie schnell eine große Anzahl von Punkten überprüfen, ohne dass wiederholte Berechnungen erforderlich sind.

Fazit

Für Effizienz Für die Point-in-Polygon-Prüfung in Python wird die Funktion „contains_points“ von Matplotlib dringend empfohlen. Aufgrund seiner überlegenen Leistung eignet es sich gut für Anwendungen mit einer großen Anzahl von Punkten und Polygonen. Wenn jedoch Präzision im Vordergrund steht, sollten alternative Methoden wie Shapely oder der Raytracing-Algorithmus in Betracht gezogen werden.