仅在 select 多边形条件下将函数应用于网格?

Applying a function to meshgrids only under select polygon criteria?

我的问题与此类似 post 但我在调整它时遇到了一些问题:

基本上,我不希望条件语句看起来像这样:

import numpy as np

def test(x, y):
    a = 1.0/(1+x*x)
    b = np.ones(y.shape)
    mask = (y!=0)
    b[mask] = np.sin(y[mask])/y[mask]
    return a*b

相反,“掩码”取决于 x,y 是否位于某个多边形内。因此,结果数组中的每个值都是 1,但会生成 4 个值之间的多边形。我只希望该函数应用于来自位于多边形

内的 2 个网格输入 (X,Y) 的点

x 和 y 是可以为负的实数。

我不确定如何将数组项作为奇异值传递。

我最终想在彩色图上绘制 Z 谢谢

即多边形内的点进行变换,多边形外的点保持为 1 例如,我希望我的函数看起来像这样

from shapely.geometry import Point
from shapely.geometry.polygon import Polygon
def f(x, y, poly):
    a = 1.0/(1+x*x)
    b = np.ones(y.shape)
    mask = (Point(x,y).within(poly) == True)
    b[mask] = a*b
    return b 

x 和 y 是任意维度的网格

我应该补充一点,我收到以下错误: “只有大小为 1 的数组可以转换为 Python 标量”

生成X和Y并通过

调用函数
coords = [(0, 0), (4,0), (4,4), (0,4)]
poly = Polygon(coords)
x = np.linspace(0,10, 11, endpoint = True) # x intervals
y = np.linspace(0,10,11, endpoint = True) # y intervals
X, Y = np.meshgrid(x,y)

Z = f(X, Y, poly)

谢谢!

错误信息:

Traceback (most recent call last):
  File "meshgrid_understanding.py", line 28, in <module>
    Z = f(X, Y, poly)
  File "meshgrid_understanding.py", line 16, in f
    mask = (Point(x,y).within(poly) != True)
  File "C:\Users\Nick\AppData\Local\Programs\Python\Python37\lib\site-packages\shapely\geometry\point.py", line 48, in __init__
    self._set_coords(*args)
  File "C:\Users\Nick\AppData\Local\Programs\Python\Python37\lib\site-packages\shapely\geometry\point.py", line 137, in _set_coords
    self._geom, self._ndim = geos_point_from_py(tuple(args))
  File "C:\Users\Nick\AppData\Local\Programs\Python\Python37\lib\site-packages\shapely\geometry\point.py", line 214, in geos_point_from_py
    dx = c_double(coords[0])
TypeError: only size-1 arrays can be converted to Python scalars

您正在将数组传递给接受单个值的函数 Point

Matplotlib 有一个接受点数组的函数。演示:

import numpy as np
from matplotlib.path import Path

coords = [(0, 0), (4,0), (4,4), (0,4)]

x = np.linspace(0, 10, 11, endpoint=True)
y = np.linspace(0, 10, 11, endpoint=True)
X, Y = np.meshgrid(x, y)

points = np.c_[X.ravel(), Y.ravel()]
mask = Path(coords).contains_points(points).reshape(X.shape)