极客教程Matplotlib 使用scipy.spatial.Delaunay代替matplotlib.tri.Triangulation内置版本
在本文中，我们将介绍Matplotlib中使用scipy.spatial.Delaunay代替matplotlib.tri.Triangulation内置版本的方法。
在Matplotlib中，Triangulation对象用于生成由三角形组成的网格。然而，Triangulation对象的内置版本并不是最优的。相比之下，使用scipy.spatial.Delaunay生成网格更加高效、灵活。
接下来我们将演示如何使用scipy.spatial.Delaunay生成网格，并说明其优点。
阅读更多：Matplotlib 教程
使用scipy.spatial.Delaunay生成网格
首先，我们需要从scipy中导入Delaunay类。然后，我们可以使用Delaunay的构造函数来生成我们想要的网格。
import numpy as np
from scipy.spatial import Delaunay
import matplotlib.pyplot as plt
# 生成数据点
x, y = np.random.random((2, 100))
# 使用scipy.spatial.Delaunay生成网格
tri = Delaunay(np.vstack((x, y)).T)
# 绘制网格
plt.triplot(x, y, tri.simplices)
# 显示
plt.show()
上述代码中，我们首先生成了100个随机数据点，并使用Delaunay生成了对应的网格。接着，根据网格绘制了三角形的边缘。可以看到，我们生成了一个由三角形组成的网格。
值得注意的是，在刚才生成网格的时候，我们使用了np.vstack((x, y)).T。这是为了满足Delaunay类的输入要求。Delaunay要求我们提供一个形如(n, 2)的数组，其中n表示数据点的数量。因此我们需要将数据点的x和y坐标进行堆叠，并转置成(n, 2)的形式。
scipy.spatial.Delaunay的优点
与matplotlib.tri.Triangulation相比，scipy.spatial.Delaunay有几个优点：
- 更快的生成网格：由于Delaunay使用了快速的Bowyer-Watson算法，因此生成网格的速度更快；
- 无需手动划分网格：Delaunay会自动划分三角形使网格更加均匀；
- 更灵活：Delaunay允许我们以任意的方式定义数据点之间的距离，因此可以适用于更多的应用场景。
总结
如上所述，我们介绍了如何使用scipy.spatial.Delaunay代替matplotlib.tri.Triangulation内置版本生成三角形网格。与Triangulation相比，Delaunay具有更快的生成速度、更均匀的网格以及更灵活的定义距离方式等优点。如果您需要在Matplotlib中使用网格功能，强烈建议使用Delaunay。