泰森多边形python如何形成

泰森多边形（Voronoi Diagram）是一种计算几何图形，它根据一组点集，将平面划分为若干个区域，每个区域内的点到该区域内特定点的距离小于到其他区域内点的距离，在Python中，我们可以利用几何库和计算几何算法来实现泰森多边形的生成，下面将详细介绍如何用Python编写代码生成泰森多边形。

需要准备Python环境，并安装相关库，这里我们使用geopandas和shapely库，这两个库在处理几何对象方面非常强大，安装命令如下：

pip install geopandas shapely

我们开始编写代码，首先导入所需的库：

import geopandas as gpd
from shapely.geometry import Point, Polygon
import matplotlib.pyplot as plt

我们生成一组随机点作为泰森多边形的生成依据：

import numpy as np
生成50个随机点
np.random.seed(0)
points = [Point(x, y) for x, y in np.random.rand(50, 2) * 100]

泰森多边形python如何形成

使用geopandas库的voronoi_polygons函数生成泰森多边形：

计算泰森多边形
def calculate_voronoi_polygons(points):
    # 创建一个GeoDataFrame
    gdf = gpd.GeoDataFrame(geometry=points)
    # 计算泰森多边形
    gdf['voronoi'] = gdf.buffer(1).unary_union.voronoi
    return gdf
调用函数计算
gdf_voronoi = calculate_voronoi_polygons(points)

现在我们已经得到了泰森多边形，接下来我们可以将结果可视化出来：

可视化泰森多边形
def plot_voronoi(gdf_voronoi):
    fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 10))
    gdf_voronoi.plot(column='voronoi', ax=ax, color='white', edgecolor='black')
    gdf_voronoi.plot(column='geometry', ax=ax, color='red', markersize=5)
    plt.axis('equal')
    plt.show()
调用函数进行可视化
plot_voronoi(gdf_voronoi)

泰森多边形python如何形成