Matplotlib 的高效多邊形內點檢查

在 Python 中，有多種方法可以確定點是否位於多邊形內。兩個流行的選項是光線追蹤和 Matplotlib 的 contains_points 函數。

評估選項

比較兩種方法後，效能分析表明，Matplotlib 的 contains_points 函數明顯優於光線追蹤。實驗顯示 contains_points 只需要一小部分時間即可處理大量點。

考慮 Shapely

對於特定的幾何運算，您可以考慮使用 Shapely圖書館。它提供了處理多邊形和其他幾何形狀的全面功能。然而，值得注意的是，對於簡單的多邊形點檢查，Shapely 可能比 Matplotlib 的 contains_points 慢。

建立預計算布林網格

在某些情況下，其中精度不太重要，預先計算布林網格可能是節省時間的解決方案。透過建立一個網格來指示哪些點位於多邊形內，您可以快速檢查大量點，而無需重複計算。

結論

為了高效Python 中的點內多邊形檢查，強烈建議使用 Matplotlib 的 contains_points 函數。其卓越的性能使其非常適合涉及大量點和多邊形的應用。然而，如果精度是最重要的考慮因素，則應考慮其他方法，例如 Shapely 或光線追蹤演算法。