Python 中的 Voronoi 细分问题

如何解决Python 中的 Voronoi 细分问题

在为范围 (0,20) 中的 x 值和范围 (0,6000) 中的 y 值构建随机点的 Voronoi 图时，细分失败了？是因为尺度吗？当点被限制为正方形时，它工作得很好，但我无法合理解释。前面你会发现这两种情况。

绘制 Voronoi 图的代码取自 here。

我附上了以下案例：

解决方法

您正在查看正确的 Voronoi 图的绘图。由于尺度不匹配，您的点基本上都位于一条垂直线上，因此 Voronoi 单元之间的边界是水平线。在轴上具有不同比例的图上，这可能会令人困惑。这是一个带有固定比例的示例。在绘图过程中，生成 Voronoi 单元的点在 x 方向上逐渐挤在一起。

上面的图像是使用以下代码生成的，使用比例 = 1、0.33、0.1、0.033、0.01 和 0.0033。

import numpy as np

scale = 0.0033

points = np.array([[0.1,0.05],[-0.13,0.98],[0.2,-0.97],[0.95,-0.2],[0.76,0.85],[0.98,-0.7],[-0.83,0.25],[-0.94,0.66],[-0.76,-0.83]])

points = points*[scale,1]

from scipy.spatial import Voronoi,voronoi_plot_2d
vor = Voronoi(points)

import matplotlib.pyplot as plt

fig = voronoi_plot_2d(vor)

ax = plt.gca()
ax.axis([-1.1,1.1,-1.1,1.1])
ax.set_aspect('equal',adjustable='box')
plt.show()

如果您希望 Voronoi 图看起来“正常”且轴的缩放比例不匹配，则应在构建 Voronoi 图之前缩放您的点，然后将结果缩放回原始问题空间。