多边形中的点

Question

我有几个（M 的顺序）点 [(x0,y0),...,(xn,yn)]。我的六边形数量也有限。我想找到每个点落在哪个六边形中。使用 shapely 可以一次完成 1 个点，因此下面的循环可以完成这项工作。但是有没有其他方法可以更快地做到这一点？

from shapely.geometry import Point
from shapely.geometry.polygon import Polygon
zones = np.zeros(n)-1
for j,p in enumerate(points):
    point = Point(p)
    for i in range(len(poly_hex)): #poly_hex = list of hexagonal polygones
        polygon = Polygon(poly_hex[i])
        if polygon.contains(point):
            zones[j] = int(i)
            break

Answer 1

加快速度的一些想法：

• 不要在内循环的每一步将六边形转换为polygon = Polygon(poly_hex[i])。在循环之前计算一次并将它们存储在一个列表中。
• 由于六边形的表面接近一个圆，所以也列出六边形的中心和半径。在循环内部，首先测试点p 与每个六边形的中心之间的距离，并与半径进行比较。仅当p 小于到中心的半径时，才进行显式测试以查看它是否在六边形内。
• 如果这仍然不够快，并且取决于六边形相对于您的点有多小以及相距多远，您可以使用四叉树或网格进一步加快速度。但这不那么微不足道。如果大部分点在所有六边形之外，您可以先测试p 是否在六边形的凸包内。

一些备注：

• 我不明白你的zone[j] = int(i)。您将 i 转换为整数，而它已经是整数。此外，您存储它的方式意味着一个点最多只能在一个六边形内。因此，您可以在遇到这样的六边形时立即停止循环。 （在极少数情况下，一个点正好位于两个六边形之间的边缘。这可能会将其分配给遇到的第一个六边形。或者，由于舍入误差，甚至可能位于两个六边形之外。）
• 如果要将区域保存为整数，请将其创建为：zones = np.zeros(n, dtype=int)-1。
• 如果您的六边形形成一个规则的六边形网格，您可以简单地从 x 和 y 坐标找到确切的六边形，而无需进行多边形内测试。