scikit-learn - Voronoi 图说明

Question

我正在尝试生成 Voronoi 分割多边形，但无法理解 Voronoi 的 Scipy 实现中的参数“furthest_site=True”。

从 scipy.spatial 导入 Voronoi，voronoi_plot_2d

点 = np.array([[0, 0], [0, 1], [0, 2], [1, 0], [1, 1], [1, 2], [2, 0], [ 2, 1], [2, 2]])

vor = Voronoi（点，最远的站点=真）

将 matplotlib.pyplot 导入为 plt

图 = voronoi_plot_2d(vor) plt.show()

这给了我输出：

属性“furthest_site=True”的解释是什么

Answer 1

scipy 说它使用 QHull 来计算 voronoi 图，他们的文档中有这个：

最远点 Voronoi 图是一组点的最远邻图。每个区域包含比任何其他输入站点更远离一个输入站点的那些点。

最远（或“最远”）的站点图在许多其他地方都有描述，包括示例图；例如，在其他 stackexchange 帖子中：1、2。

您的情节看起来很奇怪，因为您的点集有些退化；只有四个角点可以作为最远的参考点。