删除多个多边形内的点

Question

数据：我有两个变量a和b的坐标，每个变量长度为100,000，我有一个文本文件，其中包含几个多边形的坐标。

我想删除不同多边形内的a和b的所有点。

为此，我尝试使用THE CODE FROM THIS ANSWER IN STACKOVERFLOW来执行一个点和一个多边形。

我已经制定了解决几个问题以及几个多边形问题的方法：

• 采用第一个多边形的坐标
• 为所有100,000个a and b点和点运行该函数（如果它们在里面），然后将它们附加到列表中，稍后我可以将其用于与原始a和b进行比较
• 使用第二个多边形的坐标执行以上两个步骤，依此类推......

现在我面临两个问题，我不知道如何继续。

1. 包含多边形坐标的文本文件如下所示：

   020241-041200 4 30.83 -3.69 30.82 -3.69 30.82 -3.73 30.83 -3.73

   020241-041200 12 30.91 -4.03 30.89 -4.03 30.85 -4.05 30.83 -4.07 30.82 -4.09 30.84 -4.16 30.89 -4.19 30.96 -4.16 30.97 -4.13 30.97 -4.08 30.95 -4.05 30.93 -4.04

   此处（020241-041200）是多边形的ID ，（4）是多边形的角数， 30.83是X第一个角落的坐标和 -3.69是第一个角落的Y坐标，依此类推。

   我想跳过前两列，这样我才能考虑多边形的X，Y坐标。我怎么做？

2. 多边形的形状不同，如您所见，第二个多边形有12个角，而第一个多边形有4个角。

此

的a and b看起来有10万个点

如果有任何方便的方法，除了我上面给出的解决方案，它也会有用。

我想要的只是a和b之外的多边形点。

Answer 1

当你说＆＃34; a和b的那些点在多边形之外时＃34;你的意思是在所有多边形之外或在任何多边形之外？

这是：

1. 读取多边形点并创建适当的数据结构以与point_in_poly函数一起使用的例程。
2. 检查点是否在任何多边形中的例程。

以下是从文件中读取多边形点的例程：

def readPolygons(path):
  polygons = []
  with open(path) as f:
    for line in f:                                         # (1)
      words = [ float(y) for y in (line.split())[2:] ]     # (2)
      poly = zip (words[::2], words[1::2])                 # (3)
      if len(poly):                                        # (4)
        polygons.append(poly)
  return polygons

每个多边形都表示为浮动对的列表，例程返回多边形列表。

注意：

1. 迭代文件中的所有行。
2. 将该行拆分为单词，使用[2:]删除前两个单词，并将每个单词转换为浮点数。
3. 创建一对对象列表，将第1，第3，第5等作为x坐标，将第2，第4，第6等作为y坐标。
4. 忽略空行。

以下是检查点是否在任何多边形中的例程：

def inAnyPolygon(x,y,polygons):
  for p in polygons:
    if point_in_poly(x,y,p):
      return True
  return False

如果您的标准是＆＃34;在所有多边形＆＃34;中，请使用：

def inAllPolygons(x,y,polygons):
  for p in polygons:
    if not point_in_poly(x,y,p):
      return False
  return True

更新：如果你有一个点points列表，你可以创建另一个列表，其中包含那些不在任何多边形中的点：

outliers = []
for p in points:
  (x,y) = p
  if not inAnyPolygons(x,y,polygons):
    outliers.append(p)
return outliers

如果a和b是分别代表100000点的x和y坐标的数字列表，则以下是查找异常值的代码：

outliers = []
for (x,y) in zip(a,b):
  if not inAnyPolygons(x,y,polygons):
    outliers.append((x,y))
return outliers