Question

我有一组点，想找到凸包。当我把它们交给scipy.spatial（ConvexHull或Delaunay）时，我只能得到原来的一组点。通过施工，情况不应该如此。

以下是the points作为酸洗的numpy数组。我的代码如下：

import pickle
from scipy import spatial
import matplotlib.pyplot as plt

points = pickle.load( open( "points.p", "rb" ) )

hullpoints = spatial.ConvexHull(points).points


# plot points
fig = plt.figure()
ax = fig.gca(projection='3d')
# ax.plot(points[:, 0], points[:, 1], points[:, 2], 'r.') # original points
ax.plot(hullpoints[:, 0], hullpoints[:, 1], hullpoints[:, 2], 'r.') # convex hull of points


# set labels and show()
ax.set_xlabel('Player 1')
ax.set_ylabel('Player 2')
ax.set_zlabel('Player 3')
plt.show()

显然，其中一些点位于凸包的内部，应通过spatial.ConvexHull（points）或spatial.Delaunay（points）移除，如给定here的第2个示例所示。

有谁知道我为什么要拿回原来的积分？我可以蛮力找到外部点并仅绘制那些（最终目标是由点近似的外部形状的表面图），但似乎scipy.spatial应该能够做到这一点。

Answer 1

您正在使用.points属性，该属性可以返回输入点。尝试使用.simplices属性，它会为您提供“构成凸包的简单方面的点”。

See the documentation for more info.

scipy.spatial中的凸壳例程让我回到原来的一组点

1 个答案: