Эффективная проверка точки в многоугольнике в Matplotlib

В Python существуют различные методы определения того, находится ли точка внутри многоугольника. Двумя популярными вариантами являются трассировка лучей и функция contains_points в Matplotlib.

Оценка параметров

После сравнения двух методов анализ производительности показал, что функция contains_points в Matplotlib значительно превосходит трассировку лучей. . Эксперимент показывает, что для обработки большого количества точек contains_points требуется гораздо меньше времени.

Принимая во внимание Shapely

Для конкретных геометрических операций вы можете рассмотреть возможность использования Shapely библиотека. Он обеспечивает комплексную функциональность для обработки многоугольников и других геометрических фигур. Однако стоит отметить, что Shapely может работать медленнее, чем contains_points в Matplotlib, для простых проверок точек в полигонах.

Создание предварительно вычисленной логической сетки

В определенных сценариях, где точность менее критична, предварительное вычисление логической сетки может быть эффективным по времени решением. Создав сетку, показывающую, какие точки лежат внутри многоугольника, вы можете быстро проверить большое количество точек без необходимости повторяющихся вычислений.

Вывод

Для эффективности при проверке точки в полигоне в Python настоятельно рекомендуется использовать функцию contains_points в Matplotlib. Его превосходная производительность делает его хорошо подходящим для приложений, включающих большое количество точек и полигонов. Однако, если точность имеет первостепенное значение, следует рассмотреть альтернативные методы, такие как Shapely или алгоритм трассировки лучей.