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我在 Python 2.7 中使用 Scipy 0.13.0 来计算 3d 中的一组 Voronoi 单元。我需要获取每个单元格的体积，以便（去）加权专有模拟的输出。是否有任何简单的方法可以做到这一点 - 当然这是一个常见问题或 Voronoi 细胞的常见用途，但我找不到任何东西。以下代码运行，并转储scipy.spatial.Voronoi 手册所知道的所有内容。

from scipy.spatial import Voronoi
x=[0,1,0,1,0,1,0,1,0,1]
y=[0,0,1,1,2,2,3,3.5,4,4.5]
z=[0,0,0,0,0,1,1,1,1,1]
points=zip(x,y,z)
print points
vor=Voronoi(points)
print vor.regions
print vor.vertices
print vor.ridge_points
print vor.ridge_vertices
print vor.points
print vor.point_region
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正如评论中提到的，您可以计算每个 Voronoi 单元的 ConvexHull。由于 Voronoi 单元是凸的，因此您将获得适当的体积。

def voronoi_volumes(points):
    v = Voronoi(points)
    vol = np.zeros(v.npoints)
    for i, reg_num in enumerate(v.point_region):
        indices = v.regions[reg_num]
        if -1 in indices: # some regions can be opened
            vol[i] = np.inf
        else:
            vol[i] = ConvexHull(v.vertices[indices]).volume
    return vol

此方法适用于任何维度

于 2019-01-19T08:20:07.907 回答
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我想我已经破解了。我下面的方法是：

  • 对于 Voronoi 图的每个区域
  • 对该区域的顶点执行 Delaunay 三角剖分
    • 这将返回一组填充该区域的不规则四面体
  • 四面体的体积可以很容易地计算出来（维基百科）
    • 将这些体积相加得到该区域的体积。

我敢肯定会有错误和糟糕的编码 - 我会寻找前者，欢迎对后者发表评论 - 特别是因为我对 Python 还很陌生。我仍在检查几件事-有时会给出-1的顶点索引，根据scipy手册“表示Voronoi图之外的顶点”，但此外，顶点是在原始数据之外的坐标生成的（插入numpy.random.seed(42)并检查点 7 的区域坐标，它们转到 ~(7,-14,6)，点 49 是相似的。所以我需要弄清楚为什么有时会发生这种情况，有时我得到索引 -1。

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

def tetravol(a,b,c,d):
 '''Calculates the volume of a tetrahedron, given vertices a,b,c and d (triplets)'''
 tetravol=abs(np.dot((a-d),np.cross((b-d),(c-d))))/6
 return tetravol

def vol(vor,p):
 '''Calculate volume of 3d Voronoi cell based on point p. Voronoi diagram is passed in v.'''
 dpoints=[]
 vol=0
 for v in vor.regions[vor.point_region[p]]:
  dpoints.append(list(vor.vertices[v]))
 tri=Delaunay(np.array(dpoints))
 for simplex in tri.simplices:
  vol+=tetravol(np.array(dpoints[simplex[0]]),np.array(dpoints[simplex[1]]),np.array(dpoints[simplex[2]]),np.array(dpoints[simplex[3]]))
 return vol

x= [np.random.random() for i in xrange(50)]
y= [np.random.random() for i in xrange(50)]
z= [np.random.random() for i in xrange(50)]
dpoints=[]
points=zip(x,y,z)
vor=Voronoi(points)
vtot=0


for i,p in enumerate(vor.points):
 out=False
 for v in vor.regions[vor.point_region[i]]:
  if v<=-1: #a point index of -1 is returned if the vertex is outside the Vornoi diagram, in this application these should be ignorable edge-cases
   out=True
  else:
 if not out:
  pvol=vol(vor,i)
  vtot+=pvol
  print "point "+str(i)+" with coordinates "+str(p)+" has volume "+str(pvol)

print "total volume= "+str(vtot)

#oddly, some vertices outside the boundary of the original data are returned, meaning that the total volume can be greater than the volume of the original.
于 2013-10-29T14:40:42.567 回答