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考虑以下交叉线示例：

l1 = ((20,5),(40,20))
l2 = ((20,20),(40,5))
l3 = ((30,30),(30,5)) # vertical line

我开发了以下代码来计算交叉点的 x,y（参见理论细节）

def gradient(l):
    """Returns gradient 'm' of a line"""
    m = None
    # Ensure that the line is not vertical
    if l[0][0] != l[1][0]:
        m = (1./(l[0][0]-l[1][0]))*(l[0][1] - l[1][1])
        return m

def parallel(l1,l2):
    if gradient(l1) != gradient(l2):
        return False
    return True


def intersect(l):
    """Returns intersect (b) of a line using the equation of
    a line in slope and intercepet form (y = mx+b)"""
    return l[0][1] - (gradient(l)*l[0][0])


def line_intersection(l1,l2):
    """Returns the intersection point (x,y) of two line segments. Returns False
    for parallel lines"""
    # Not parallel
    if not parallel(l1,l2):
        if gradient(l1) is not None and gradient(l2) is not None:
            x = (1./(gradient(l1) - gradient(l2))) * (intersect(l2) - intersect(l1))
            y = (gradient(l1)*x) + intersect(l1)
        else:
            if gradient(l1) is None:
                x = l1[0][0]
                y = (gradient(l2)*x) + intersect(l2)
            elif gradient(l2) is None:
                x = l2[0][0]
                y = (gradient(l1)*x) + intersect(l1)
        return (x,y)
    else:
        return False

示例会话：

>>> line_intersection(l1,l2)
(30.0, 12.5)
>>> line_intersection(l2,l3)
(30, 12.5)

在长度有限的线段的情况下，我希望以一种有效的方式改进我的代码，并且它们实际上可能不会相交。

l1 = ((4,4),(10,10)) 
l2 = ((11,5),(5,11))
l3 = ((11,5),(9,7))

line_intersection(l1,l2) #valid
(8.0, 8.0)
line_intersection(l1,l3) # they don't cross each other
(8.0, 8.0)
line_intersection(l2,l3) #line parallel
False

我不优雅的解决方案如下。

def crosses(l1,l2):
    if not parallel(l1,l2):
        x = line_intersection(l1,l2)[0]
        xranges = [max(min(l1[0][0],l1[1][0]),min(l2[0][0],l2[1][0])),min(max(l1[0][0],l1[1][0]),max(l2[0][0],l2[1][0]))]
        if min(xranges) <= x <= max(xranges):
            return True
        else:
            return False
    else:
        return False


crosses(l1,l2)
True
crosses(l2,l3)
False

我正在寻找是否可以改进我在 python 中的函数样式

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1 回答 1

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在我的书中，任何返回正确答案的代码都非常棒。做得好。

这里有一些建议：

def parallel(l1,l2):
    if gradient(l1) != gradient(l2):
        return False
    return True

可以写成

def parallel(l1,l2):
    return gradient(l1) == gradient(l2)

相似地，

if min(xranges) <= x <= max(xranges):
    return True
else:
    return False

可以写成

return min(xranges) <= x <= max(xranges)

尽可能避免使用整数索引，尤其是像l1[0][0].

单词或变量名比整数索引更容易阅读和理解。

整数索引的一种方法是使用“元组解包”：

(x1, y1), (x2, y2) = l1

然后l1[0][0]变成x1。这可以提高gradient和crosses函数中代码的可读性。

线平行时有两种情况。如果线不共线，则它们永远不会相交。但如果这些线是共线的，它们就会到处相交。

说的好像不太准确

line_intersection(line, line)

是False当线条共线时。当有问题的行是完全相同的行时，它似乎更加错误（如果这样的事情是可能的:)）。

None如果线条共线，并且线条平行但不共线，我建议返回任意交点。

比较浮点数是否相等时会出现一个错误：

    In [81]: 1.2 - 1.0 == 0.2
    Out[81]: False

这不是 Python 中的错误，而是由浮点数的内部表示引起的问题，它会影响以任何语言完成的所有浮点计算。它可以在任何试图比较浮点数是否相等的代码中引入一个错误——比如这里：

def parallel(l1,l2):
    if gradient(l1) == gradient(l2): ...

因此，我们可以做的最好的不是比较浮点数的相等性，而是测试两个浮点数是否在一定的容差范围内彼此靠近。例如，

def near(a, b, rtol=1e-5, atol=1e-8):
    # Essentially borrowed from NumPy 
    return abs(a - b) < (atol + rtol * abs(b))

def parallel(l1,l2):
    if near(gradient(l1), gradient(l2)): ...

PEP8风格指南说，

切勿使用字符“l”（小写字母 el）、“O”（大写字母 oh）或“I”（大写字母 eye）作为单字符变量名。

在某些字体中，这些字符与数字 1 和 0 无法区分。

所以而不是l1我建议line1。

现在，正如@george 指出的那样，代码在许多地方将垂直线处理为特例（if gradient is None。）如果我们使用线的参数形式，我们可以以相同的方式处理所有线。代码会更简单，因为数学会更简单。

如果你知道一条线上的两个点(x1, y1)和(x2, y2)，那么这条线的参数形式是

l(t) = (x1, y1)*(1-t) + (x2, y2)*t

标量在哪里t。随着t变化，您会在线上获得不同的点。请注意有关参数形式的一些相关事实：

  • 当 时t = 1，右边的第一(x2, y2)项退出，所以你剩下。

  • 当 时t = 0，右边的第二(x1, y1)*(1-0) = (x1, y1)项退出，所以你剩下。

  • 等式的右边线性依赖于t。没有t**2项或任何其他非线性依赖t。所以参数形式描述了一条线。

为什么线的参数形式强大？

  • 线段 (x1, y1) 到 (x2, y2) 内的点对应于 t0 和 1（含）之间的值。的所有其他值t 对应于线段之外的点。

  • 还要注意，就参数形式而言，垂直线并没有什么特别之处。您不必担心无限的斜坡。每一行都可以用同样的方式处理。

我们如何利用这一事实？

如果我们有两条参数形式的线：

l1(t) = (x1, y1)*(1-t) + (x2, y2)*t

l2(s) = (u1, v1)*(1-s) + (u2, v2)*s

（将 x1, y1, x2, y2, u1, v1, u2, v2 视为给定的常数），那么当这些线相交时

l1(t) = l2(s)

现在，l1(t)是一个二维点。l1(t) = l2(s)是一个二维方程。有一个用于x- 坐标的方程和一个用于 - 坐标的y方程l1(t) = l2(s)。所以我们真的有两个方程和两个未知数（t和s）。我们可以解决这些方程t和s！（希望。如果线不相交，则t和没有解决方案s。

所以让我们做一些数学:)

l1(t) = (x1, y1) + (x2-x1, y2-y1)*t
l2(s) = (u1, v1) + (u2-u1, v2-v1)*s

l1(t) = l2(s)意味着两个标量方程：

x1 + (x2-x1)*t = u1 + (u2-u1)*s
y1 + (y2-y1)*t = v1 + (v2-v1)*s

(x2-x1)*t - (u2-u1)*s = u1-x1
(y2-y1)*t - (v2-v1)*s = v1-y1

我们可以将其重写为矩阵方程：

在此处输入图像描述

使用克莱默法则，我们可以求解t和s：如果

在此处输入图像描述

然后

在此处输入图像描述

在此处输入图像描述

请注意，从数学的角度来看，Cramer 规则是有效的（并且易于编码），但它的数值属性很差（另请参阅GEPP 与 Cramer 规则）。对于严肃的应用程序，请使用LU 分解或 LAPACK（可通过 NumPy 获得）。

所以我们可以将其编码如下：

def line_intersection(line1, line2):
    """
    Return the coordinates of a point of intersection given two lines.
    Return None if the lines are parallel, but non-collinear.
    Return an arbitrary point of intersection if the lines are collinear.

    Parameters:
    line1 and line2: lines given by 2 points (a 2-tuple of (x,y)-coords).
    """
    (x1,y1), (x2,y2) = line1
    (u1,v1), (u2,v2) = line2
    (a,b), (c,d) = (x2-x1, u1-u2), (y2-y1, v1-v2)
    e, f = u1-x1, v1-y1
    # Solve ((a,b), (c,d)) * (t,s) = (e,f)
    denom = float(a*d - b*c)
    if near(denom, 0):
        # parallel
        # If collinear, the equation is solvable with t = 0.
        # When t=0, s would have to equal e/b and f/d
        if near(float(e)/b, float(f)/d):
            # collinear
            px = x1
            py = y1
        else:
            return None
    else:
        t = (e*d - b*f)/denom
        # s = (a*f - e*c)/denom
        px = x1 + t*(x2-x1)
        py = y1 + t*(y2-y1)
    return px, py


def crosses(line1, line2):
    """
    Return True if line segment line1 intersects line segment line2 and 
    line1 and line2 are not parallel.
    """
    (x1,y1), (x2,y2) = line1
    (u1,v1), (u2,v2) = line2
    (a,b), (c,d) = (x2-x1, u1-u2), (y2-y1, v1-v2)
    e, f = u1-x1, v1-y1
    denom = float(a*d - b*c)
    if near(denom, 0):
        # parallel
        return False
    else:
        t = (e*d - b*f)/denom
        s = (a*f - e*c)/denom
        # When 0<=t<=1 and 0<=s<=1 the point of intersection occurs within the
        # line segments
        return 0<=t<=1 and 0<=s<=1

def near(a, b, rtol=1e-5, atol=1e-8):
    return abs(a - b) < (atol + rtol * abs(b))

line1 = ((4,4),(10,10)) 
line2 = ((11,5),(5,11))
line3 = ((11,5),(9,7))
line4 = ((4,0),(10,6)) 

assert all(near(a,b) for a,b in zip(line_intersection(line1,line2), (8.0, 8.0)))
assert all(near(a,b) for a,b in zip(line_intersection(line1,line3), (8.0, 8.0)))
assert all(near(a,b) for a,b in zip(line_intersection(line2,line3), (11, 5)))

assert line_intersection(line1, line4) == None # parallel, non-collinear
assert crosses(line1,line2) == True
assert crosses(line2,line3) == False
于 2013-03-09T04:20:23.543 回答