Matplotlib की कुशल पॉइंट-इन-पॉलीगॉन चेकिंग

पायथन में, यह निर्धारित करने के लिए विभिन्न तरीके हैं कि कोई बिंदु बहुभुज के भीतर रहता है या नहीं। दो लोकप्रिय विकल्प हैं रे ट्रेसिंग और मैटप्लोटलिब का सम्‍मिलित_प्वाइंट फ़ंक्शन। . प्रयोग दर्शाता है कि include_points को बड़ी संख्या में बिंदुओं को संसाधित करने में समय का एक अंश लगता है। पुस्तकालय। यह बहुभुज और अन्य ज्यामितीय आकृतियों को संभालने के लिए व्यापक कार्यक्षमता प्रदान करता है। हालाँकि, यह ध्यान देने योग्य है कि शेपली सरल पॉइंट-इन-पॉलीगॉन जांच के लिए मैटप्लोटलिब के include_points की तुलना में धीमी हो सकती है।

एक प्रीकंप्यूटेड बूलियन ग्रिड बनाना

कुछ परिदृश्यों में, जहां परिशुद्धता कम महत्वपूर्ण है, बूलियन ग्रिड की प्रीकंप्यूटिंग एक समय-कुशल समाधान हो सकती है। एक ग्रिड बनाकर जो इंगित करता है कि बहुभुज के भीतर कौन से बिंदु हैं, आप दोहराए गए गणनाओं की आवश्यकता के बिना बड़ी संख्या में बिंदुओं की तुरंत जांच कर सकते हैं।

निष्कर्ष

कुशलता के लिए पायथन में पॉइंट-इन-पॉलीगॉन चेकिंग, मैटप्लोटलिब के include_points फ़ंक्शन की अत्यधिक अनुशंसा की जाती है। इसका बेहतर प्रदर्शन इसे बड़ी संख्या में बिंदुओं और बहुभुजों वाले अनुप्रयोगों के लिए उपयुक्त बनाता है। हालाँकि, यदि परिशुद्धता एक सर्वोपरि चिंता है, तो शेपली या रे ट्रेसिंग एल्गोरिदम जैसे वैकल्पिक तरीकों पर विचार किया जाना चाहिए।