Matplotlib の効率的なポリゴン内ポイント チェック

Python では、ポイントがポリゴン内に存在するかどうかを判断するためのさまざまな方法があります。 2 つの一般的なオプションは、レイ トレーシングと Matplotlib の contains_points 関数です。

オプションの評価

2 つの方法を比較した後のパフォーマンス分析により、Matplotlib の contains_points 関数がレイ トレーシングよりも大幅に優れていることが明らかになりました。 。この実験は、contains_points が大量のポイントの処理にかかる時間のほんの一部であることを示しています。

Shapely を検討する

特定の幾何学的操作については、Shapely の使用を検討できます。図書館。多角形やその他の幾何学的形状を処理するための包括的な機能を提供します。ただし、単純なポイントインポリゴンのチェックでは、Shapely は Matplotlib の contains_points よりも遅い可能性があることに注意してください。

事前計算されたブール グリッドの作成

特定のシナリオでは、精度はそれほど重要ではないため、ブール グリッドを事前計算することが時間効率の高い解決策となる可能性があります。多角形内にどの点があるかを示すグリッドを作成すると、繰り返しの計算を必要とせずに、多数の点をすばやく確認できます。

結論

効率的にPython でポリゴン内のポイントをチェックするには、Matplotlib の contains_points 関数を強くお勧めします。優れたパフォーマンスにより、多数のポイントやポリゴンを含むアプリケーションに最適です。ただし、精度が最重要事項である場合は、Shapely やレイ トレーシング アルゴリズムなどの代替方法を検討する必要があります。