如何解决如何从点数组和边数组生成 scipy.spatial.Delaunay 对象
我想从一组点创建一个 scipy.spatial.Delaunay 对象：P = [[P1x,P1y],[P2x,P2y],...,[PNx,PNy]] 和相应的三角剖分：T = [[T1a,T1b,T1c],[T2a,T2b,T2c],[TMa,TMb,TMc]]
这里有人问过类似的问题：
How to add simplices to a scipy Delaunay triangulation object。
不幸的是，正如 xdze2 指出的那样，对于我的情况，我确实需要它是一个有效的 delaunay 对象，以便我可以使用 find_simplex()。
在 matlab 中，我可以执行以下操作：
TR = triangulation(double(T),double(P)); %generating the triangulation object
[ID,B] = pointLocation(TR,X(:),Y(:)); %X and Y the coordinates of the points for which I want
%to find the simplex (ID) they lie in as well the
% barycentric coordinates in that simplex
我可以用 scipy.spatial.delaunay 做类似的事情吗？
目前我已经编写了一个有效的蛮力版本，但要完成蛮力需要一些时间：对于相同数量的查询，我的算法需要大约 180 秒，而 matlab 内置函数需要 18 秒（{{1} })。我想看看我是否可以通过使用 pointLocation 方法获得加速。
我使用的蛮力方法利用了 Delaunay doc 中描述的重心变换。 对于每个单纯形，我计算每个点的重心坐标，并通过找到所有坐标均为正的单纯形来找到正确的单纯形。
find_simplex()transform_container 是每个单纯形的 delaunay 对象变换矩阵的串联。该矩阵是通过对点的子集调用 delaunay 生成的。这些子集形成了整个点集 P 的一个分区。
我的问题是我无法在我的整个点集上调用 delaunay，因为有特定节点未连接。这就是为什么我使用点的子集来人为地防止一些边缘。
预先感谢您的帮助
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