如何更改 Python 中 Delaunay 点的颜色？

Question

我是 Python 的新手，我的任务是制作一个脚本来创建 Delaunay 三角剖分图。我已经成功地做到了，但是我需要根据地块的邻居数量来改变点的颜色。我有一个定义邻居数量并将所有点放入以邻居数量为键的字典中的函数。但是，我不知道如何将该词典应用到我的绘图中——是否有一个特定的函数可以让您获取用 triplot 创建的绘图并根据外部词典更改颜色？到目前为止，这是我的代码：

from curved_analysis import read_xyz, read_nfo, num_neighbors
from scipy.spatial import Delaunay
import matplotlib.tri as mtri
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt


coords = np.array(read_xyz("traj0.xyz"))
for k in range(coords.shape[0]):
    points = coords[k]
    tri = Delaunay(points[:, :2], qhull_options=('Qz'))




neigh = num_neighbors(tri)
for key in neigh:
    if key <=5:
        plt.triplot(neigh[key], color = 'green')
    if key == 6:
        plt.triplot(neigh[key], color = 'red')
    if key >= 7:
        plt.triplot(neigh[key], color = 'yellow')



plt.triplot(points[:,0], points[:,1], tri.simplices)
plt.plot(points[:,0], points[:,1], 'o')
plt.show()

感谢您的帮助！

Answer 1

您希望在三角剖分的顶点（即点）上完成着色，因此您应该使用 plt.plot 函数（替换最后一行）。

这是一种方法（继续您的代码）。将最后一行替换为以下行（也应删除其上方的 for key 循环）。

for k, count in neigh.items():
    if count <= 5:
        plt.plot(tri.points[k, 0], tri.points[k, 1], "og")
    elif count == 6:
        plt.plot(tri.points[k, 0], tri.points[k, 1], "or")
    else:
        assert count >= 7
        plt.plot(tri.points[k, 0], tri.points[k, 1], "oy")

对 200 个随机样本进行三角剖分，我得到下图：

注意：为了计算 neigh 字典，我使用了以下函数（你没有给出你的实现）。字典的键是顶点在三角剖分点中的索引。另请注意，有更有效的方法可以做到这一点。例如，将计数存储在 numpy 数组而不是字典中（例如，使用 np.diff(indptr)），并对每种情况使用矢量化操作，而不是在循环中一个一个地绘制。

def num_neighbors(tri):
    indptr, indices = tri.vertex_neighbor_vertices
    assert len(indptr) == len(tri.points) + 1
    vertex_order_map = {}
    for k in range(len(indptr) - 1):
        num_neighbors_k = indptr[k+1] - indptr[k]
        vertex_order_map[k] = num_neighbors_k
    return vertex_order_map

编辑：下面是更高效的向量化代码。结果是一样的（直到点的着色顺序）。

indptr, indices = tri.vertex_neighbor_vertices
neighbor_counter_array = np.diff(indptr)
cond_le_5 = (neighbor_counter_array <= 5)
cond_eq_6 = (neighbor_counter_array == 6)
cond_ge_7 = (neighbor_counter_array >= 7)
plt.plot(tri.points[cond_le_5, 0], tri.points[cond_le_5, 1], "og")
plt.plot(tri.points[cond_eq_6, 0], tri.points[cond_eq_6, 1], "or")
plt.plot(tri.points[cond_ge_7, 0], tri.points[cond_ge_7, 1], "oy")

Answer 2

Numpy 允许通过条件过滤点。例如 points[num_neigh <= 5] 将收集具有 5 个或更少邻居的所有点，前提是 num_neigh 是一个包含每个点的邻居数量的 numpy 数组。

num_neigh 可以计算为 tri.vertex_neighbor_vertices[0] 中连续条目之间的差异，因此 num_neigh = np.diff(tri.vertex_neighbor_vertices[0]).

以下代码使用 plt.scatter 来绘制带有较大点的点。该代码假定 coords 中的第一个维度表示某种层。请注意，在 Python 中，建议直接使用元素而不是通过索引编写循环。问题不是很清楚每一层是否应该是一个单独的图，或者它们是否应该组合成子图。

import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.spatial import Delaunay
import numpy as np

coords = np.random.uniform(0, 10, size=(1, 40, 2))
for points in coords:
    tri = Delaunay(points[:, :2], qhull_options=('Qz'))
    num_neigh = np.diff(tri.vertex_neighbor_vertices[0])

    plt.triplot(points[:, 0], points[:, 1], tri.simplices, linestyle='--')
    for filter, color in zip([num_neigh <= 5, num_neigh == 6, num_neigh >= 7], ['lime', 'crimson', 'gold']):
        plt.scatter(points[filter, 0], points[filter, 1], s=80, color=color, zorder=2)
    plt.gca().set_aspect('equal', 'box') # equal axes needed because Delaunay depends on the scales
    plt.show()

如何更改 Python 中 Delaunay 点的颜色？

How to change color of Delaunay points in Python?

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matplotlib

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