Matplotlib의 효율적인 Point-in-Polygon 검사

Python에는 점이 다각형 내에 있는지 확인하는 다양한 방법이 있습니다. 널리 사용되는 두 가지 옵션은 Ray Tracing과 Matplotlib의 Contains_points 함수입니다.

옵션 평가

두 가지 방법을 비교한 후 성능 분석에 따르면 Matplotlib의 contain_points 함수가 Ray Tracing보다 훨씬 뛰어난 것으로 나타났습니다. . 실험은 contain_points가 많은 수의 포인트를 처리하는 데 훨씬 적은 시간이 소요된다는 것을 보여줍니다.

Shapely 고려

특정 기하학적 연산의 경우 Shapely 사용을 고려할 수 있습니다. 도서관. 이는 다각형 및 기타 기하학적 모양을 처리하기 위한 포괄적인 기능을 제공합니다. 그러나 간단한 다각형 내 포인트 검사의 경우 Shapely가 Matplotlib의 contain_points보다 느릴 수 있다는 점은 주목할 가치가 있습니다.

미리 계산된 부울 그리드 생성

특정 시나리오에서는 정밀도는 덜 중요하므로 부울 그리드를 미리 계산하는 것이 시간 효율적인 솔루션이 될 수 있습니다. 다각형 내에 어떤 점이 있는지 나타내는 그리드를 생성하면 반복 계산 없이 많은 수의 점을 빠르게 확인할 수 있습니다.

결론

효율적인 Python의 point-in-polygon 검사에서는 Matplotlib의 contain_points 함수를 적극 권장합니다. 탁월한 성능으로 인해 많은 수의 점과 다각형이 포함된 응용 프로그램에 매우 적합합니다. 그러나 정밀도가 가장 중요한 관심사인 경우 Shapely 또는 광선 추적 알고리즘과 같은 대체 방법을 고려해야 합니다.