如何解决用不同的数据结构表示三角剖分
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.spatial import delaunay
points = np.array([[0.2,0],[0.1,1.1],[0.6,0.1],[1,0.5],0.9],[0.4,0.4]])
tri = delaunay(points)
#plot
plt.triplot(points[:,points[:,1],tri.simplices)
plt.plot(points[:,'o')
plt.show()
print(tri.points)
"""
[[0.2 0. ]
[0. 1.1]
[0.6 0. ]
[1. 1. ]
[0.2 0.8]
[0.4 0.4]]
"""
print(tri.simplices)
"""
[[0 5 1]
[5 4 1]
[4 5 3]
[5 2 3]
[2 5 0]]
"""
这是点数组的 delaunay 三角剖分。我有点（tri.points）和三角形（tri.simplices）数组作为输出。我需要将它们转换为半边数据结构、翼边数据结构、角表数据结构和四边数据结构以用于不同的表示，并选择存储较少空间的一种。 Python 中是否有用于这些转换的库，还是我应该自己编写代码？
解决方法
您可能还想查看 PythonGraphApi's 部分一般想法，因为它列出了相当多的库...
说实话，我自己对图形库的经验非常有限，所以你的里程可能会有所不同......
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