python,go相关学习资料：

 https://edu.51cto.com/video/3832.html

 https://edu.51cto.com/video/4196.html

 https://edu.51cto.com/video/3502.html

Python中的凸包(ConvexHull)与多边形(Polygon)转换

在计算机科学和数学中，凸包是一个重要的概念，它描述了一个点集的最小凸多边形或多面体。在二维空间中，凸包是一个凸多边形，其所有顶点都来自于原始点集，并且包含了原始点集中的所有点。在Python中，我们可以使用scipy库中的ConvexHull类来计算凸包，然后将其转换为matplotlib中的多边形对象，以便于可视化。

凸包(ConvexHull)的计算

首先，我们需要安装scipy和matplotlib库。如果尚未安装，可以使用以下命令进行安装：

pip install scipy matplotlib
  • 1.

接下来，我们将使用scipy.spatial.ConvexHull来计算点集的凸包。以下是一个简单的例子：

import numpy as np
from scipy.spatial import ConvexHull
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.patches import Polygon

# 定义点集
points = np.array([
    [1, 1],
    [2, 2],
    [3, 1],
    [4, 4],
    [5, 5]
])

# 计算凸包
hull = ConvexHull(points)

# 获取凸包的顶点
hull_points = points[hull.vertices]
  • 1.
  • 2.
  • 3.
  • 4.
  • 5.
  • 6.
  • 7.
  • 8.
  • 9.
  • 10.
  • 11.
  • 12.
  • 13.
  • 14.
  • 15.
  • 16.
  • 17.
  • 18.
  • 19.

凸包转多边形(Polygon)

计算出凸包后，我们可以将其转换为matplotlib中的多边形对象，以便于可视化。以下是将凸包转换为多边形的代码示例：

# 创建多边形对象
polygon = Polygon(hull_points, closed=True)

# 绘制点集和凸包
fig, ax = plt.subplots()
ax.scatter(points[:, 0], points[:, 1], color='b', label='Points')
ax.add_patch(polygon)
ax.set_xlim(0, 6)
ax.set_ylim(0, 6)
ax.legend()

# 显示图形
plt.show()
  • 1.
  • 2.
  • 3.
  • 4.
  • 5.
  • 6.
  • 7.
  • 8.
  • 9.
  • 10.
  • 11.
  • 12.
  • 13.

序列图表示

为了更好地理解凸包的计算过程，我们可以使用mermaid语法来表示计算序列：

Polygon Vertices ConvexHull Points Polygon Vertices ConvexHull Points Calculate ConvexHull Get vertices Create Polygon Visualize

表格表示

在处理数据时，表格是一种非常有用的数据结构。以下是一个简单的表格示例，展示了点集中的点：

| X | Y |
|---|---|
| 1 | 1 |
| 2 | 2 |
| 3 | 1 |
| 4 | 4 |
| 5 | 5 |
  • 1.
  • 2.
  • 3.
  • 4.
  • 5.
  • 6.
  • 7.

结论

在本文中，我们学习了如何在Python中使用scipy库计算点集的凸包，并将凸包转换为matplotlib中的多边形对象进行可视化。通过序列图和表格，我们更清晰地理解了凸包的计算过程和数据结构。凸包在许多领域都有广泛的应用，如计算机图形学、机器学习、优化问题等。希望本文能帮助读者更好地理解和应用凸包的概念。