如何使用 scipy.spatial.Delaunay 将所有点包含到无误差三角剖分网格中？

Question

我正在测试 scipy.spatial.Delaunay 但无法解决两个问题：

网格有错误
网格不包含所有点

剧情代码及图片：

import numpy as np
from scipy.spatial import Delaunay,delaunay_plot_2d
import matplotlib.pyplot as plt    
#input_xyz.txt contains 1000 pts in "X Y Z" (float numbers) format
points = np.loadtxt("input_xyz.txt", delimiter=" ", usecols=(0, 1))
tri = Delaunay(points)
delaunay_plot_2d(tri)
plt.plot(points[:,0], points[:,1], 'o')
plt.show()

如scipy.spatial.Delaunay所述：

"Unless you pass in the Qhull option “QJ”, Qhull does not guarantee that each input point appears as a vertex in the Delaunay triangulation."

但是如果我用QJ:

tri = Delaunay(points, qhull_options = "QJ")

我收到 Qhull 错误，如果我使用 QJn（n=一些大数字）：

tri = Delaunay(points, qhull_options = "QJ200")

为了克服这个错误，生成的网格看起来很糟糕 - 到处都是三角形相互交叉。

如何使用scipy.spatial.Delaunay将所有点包含到无误差三角网格中？

Answer 1

问题是你的数据集没有居中。 Qhull（用于做Delaunay三角剖分）在默认选项下不会为你居中数据集，所以它运行到远离原点的舍入误差。

你可以在三角剖分前自己居中

points -= points.mean(axis=0)
tri = Delaunay(points)

如何使用 scipy.spatial.Delaunay 将所有点包含到无误差三角剖分网格中？

How to include all points into error-less triangulation mesh with scipy.spatial.Delaunay?

python

scipy

delaunay