如何计算新点在Voronoi图的哪个位置?

How to calculate in which site of a Voronoi diagram a new point is?

我写了一个小脚本来显示来自 this tutorialM 点的 voronoi 图。我用 scipy.spatial.

我想给一个新的平面点,说这个点在voronoi图的哪个位置。可能吗?

这是我的代码:

import random
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.spatial import Voronoi, voronoi_plot_2d

N = 70
M = 10

Matrix = [(random.random()*100,random.random()*100)  for x in range(M)]
points = np.array(Matrix)


vor = Voronoi(points)
print(vor.ridge_vertices)

voronoi_plot_2d(vor)
plt.show()

根据Voronoi图的概念,新点P所属的单元是由原始点中距离P最近的点生成的。找到这个点是直接最小化距离:

point_index = np.argmin(np.sum((points - new_point)**2, axis=1))

但是,您想要找到区域。不幸的是,vor.regions 中的区域与 vor.points 中的区域顺序不同(我真的不明白为什么每个点都应该有一个区域)。

所以我使用了以下方法:

  1. 找到我想要的点周围的所有山脊,使用 vor.ridge_points
  2. 从这些山脊中取出所有山脊顶点,作为一个集合
  3. 寻找具有相同顶点集的(唯一)区域。

结果:

M = 15
points = np.random.uniform(0, 100, size=(M, 2))
vor = Voronoi(points)
voronoi_plot_2d(vor)

new_point = [50, 50]   
plt.plot(new_point[0], new_point[1], 'ro')

point_index = np.argmin(np.sum((points - new_point)**2, axis=1))
ridges = np.where(vor.ridge_points == point_index)[0]
vertex_set = set(np.array(vor.ridge_vertices)[ridges, :].ravel())
region = [x for x in vor.regions if set(x) == vertex_set][0]

polygon = vor.vertices[region]
plt.fill(*zip(*polygon), color='yellow')  
plt.show()

这是一个演示:

请注意,如果无界,区域的着色会不正确;这是头脑简单的着色方法的缺陷,而不是区域查找算法的缺陷。请参阅 Colorize Voronoi Diagram 以了解为无界区域着色的正确方法。

旁白:我用NumPy生成随机数,比你做的简单。