scipy.spatial.

voronoi_plot_2d

scipy.spatial.voronoi_plot_2d(vor, ax=None, **kw)

Zeichnen Sie das gegebene Voronoi-Diagramm in 2-D

Parameter:

vorscipy.spatial.Voronoi Instanz

Zu plottendes Diagramm

axInstanz von matplotlib.axes.Axes, optional

Achsen, auf denen gezeichnet werden soll

show_pointsbool, optional

Fügt die Voronoi-Punkte zum Plot hinzu.

show_verticesbool, optional

Fügt die Voronoi-Eckpunkte zum Plot hinzu.

line_colorsstring, optional

Gibt die Linienfarbe für Polygonbegrenzungen an

line_widthfloat, optional

Gibt die Linienbreite für Polygonbegrenzungen an

line_alphafloat, optional

Gibt die Linien-Alpha für Polygonbegrenzungen an

point_sizefloat, optional

Gibt die Größe der Punkte an

Rückgabe:

figInstanz von matplotlib.figure.Figure

Figur für die Darstellung

Siehe auch

Voronoi

Hinweise

Benötigt Matplotlib. Bei degenerierten Eingaben, einschließlich Kollinearität und anderer Verstöße gegen die allgemeine Position, kann es vorzuziehen sein, das Voronoi-Diagramm mit Qhull-Optionen QJ für zufälliges Joggeln oder Qt für erzwungene triangulierte Ausgabe zu berechnen. Andernfalls sind möglicherweise einige Voronoi-Regionen nicht sichtbar.

Beispiele

Probieren Sie es in Ihrem Browser aus!

>>> import numpy as np
>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> from scipy.spatial import Voronoi, voronoi_plot_2d

Erstellt eine Menge von Punkten für das Beispiel

>>> rng = np.random.default_rng()
>>> points = rng.random((10,2))

Generiert das Voronoi-Diagramm für die Punkte

>>> vor = Voronoi(points)

Verwendet voronoi_plot_2d, um das Diagramm zu zeichnen

>>> fig = voronoi_plot_2d(vor)

Verwendet voronoi_plot_2d, um das Diagramm erneut zu zeichnen, mit einigen angepassten Einstellungen

>>> fig = voronoi_plot_2d(vor, show_vertices=False, line_colors='orange',
...                       line_width=2, line_alpha=0.6, point_size=2)
>>> plt.show()

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