本文介绍了PYTHON-返回给定x的多边形路径的y坐标的处理方法,对大家解决问题具有一定的参考价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧!
问题描述
我有一个不规则多边形,其周长由笛卡尔坐标数组定义。
我正在寻找一种方法,在给定x坐标的情况下找到最小和最大y坐标,该坐标适用于从x-min到x-max的连续范围。
我想一种方法是定义每个点之间的直线方程,然后应用其中的两个方程,其范围由给定的x坐标满足。
有没有更快的计算/实施方法?或者有没有什么模块可以让我轻松做到这一点?
我一直在使用matplotlib.Path绘制多边形--或许这个类可以提供帮助?
谢谢
推荐答案
根据@tCaswell的建议,shapely使这一点变得相当容易。特别是,方法是计算您的多边形边界与您选择的x位置处的垂直线之间的.intersection
(即重叠)。
.boundary
属性和垂直线之间的交集。
实现
以下是一个函数,用于返回输入多边形与指定x值处的垂直线的交点:
import shapely.geometry as sg
def polygon_intersect_x(poly, x_val):
"""
Find the intersection points of a vertical line at
x=`x_val` with the Polygon `poly`.
"""
if x_val < poly.bounds[0] or x_val > poly.bounds[2]:
raise ValueError('`x_val` is outside the limits of the Polygon.')
if isinstance(poly, sg.Polygon):
poly = poly.boundary
vert_line = sg.LineString([[x_val, poly.bounds[1]],
[x_val, poly.bounds[3]]])
pts = [pt.xy[1][0] for pt in poly.intersection(vert_line)]
pts.sort()
return pts
用法示例
首先创建一个示例shapely.geometry.Polygon
:
p = sg.Polygon([(0, 0),
(10, 0),
(30, 10),
(70, -50),
(80, 30),
(40, 40),
(60, 80),
(50, 100),
(15, 20),
(0, 0)])
请注意,您还可以通过以下方式创建形状对象:
A)wrapping NumPy arrays to shapely types,
B)将MPL路径转换为形状良好的多边形,如下所示:p = sg.Polygon(my_path.vertices)
。
现在可以使用上面的函数计算最小/最大交点:
x_val = 45
points = polygon_intersect_x(p, x_val)
minmax = [points[0], points[-1]] # The values are already sorted
print minmax
# [-12.5, 88.5714286]
这里有一个简单的图表,演示了该方法:
import matplotlib.pyplot as plt
ax = plt.gca()
ax.fill(*p.boundary.xy, color='y')
ax.axvline(x_val, color='b')
ax.plot([x_val, ] * len(points), points, 'b.')
ax.plot([x_val, ] * 2, minmax, 'ro', ms=10)
这篇关于PYTHON-返回给定x的多边形路径的y坐标的文章就介绍到这了,希望我们推荐的答案对大家有所帮助,也希望大家多多支持编程学习网!
本站部分内容来源互联网,如果有图片或者内容侵犯您的权益请联系我们删除!