本篇内容介绍了“Python怎么实现绘制凸包”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！ConvexHull是spatial中的一个类，主要功能是找到一组点的边缘，并做一个凸包。其必要的初始化参数为一个点集，点集格式为nm维度的数组，n为点集中点的个数，m为点的维度。其中simplex为索引点的序号，绘图之后效果如下ConvexHull有两个可选参数，其中，incremental为布尔型参数，当其为True时，允许添加新的点。qhull_options的具体参数可以查看qhull，下面只演示一下QG。QGn表示将第n个点视为观察点，在对点集进行凸包划分后，如果把顶点连接起来，当作一个围墙，那么观察点可以看得到的点，则标记为good，其效果如下所示效果如图所示二维情况下的凸包，很明显是由线构成的一个封闭图形，而三维情况下的凸包，自然应该是一个三维几何体。拓展到任意维度，凸包构成的实际上是一个单形，ConvexHull中的simpli免费云主机域名ces便是构成单形的点，在原点集中的索引。示例如下其中alpha参数用于调整三角面的透明度，从而可以透过凸包，看到凸包内部的点。效果如下前面已经引入了单形的概念，即凸包构成的图形便是单形。作为二维情况下的凸包，是由线段围成；三维情况下的凸包，则是由平面围成；推广到任意维度，可以表述为构成凸包的单形，由超曲面围成。由于超曲面这个概念并没有边界，所以具有顶点、边缘的凸包表面，下文中通称为单形超表面。ConvexHull类中常用的属性如下points 凸包包围的点集vertices 单形顶点在点集中的索引simplices 单形超表面顶点neighbors 超表面相邻超表面的索引equations 超曲面方程的参数三维情况下的超曲面方程示例如下，即每个超曲面有4个参数“Python怎么实现绘制凸包”的内容就介绍到这里了，感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注百云主机网站，小编将为大家输出更多高质量的实用文章！
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