python 判断点在空心面内的方法
python蒙特卡洛方法圆周率
python蒙特卡洛方法圆周率蒙特卡洛方法是一种基于随机数的数值计算方法，它通过使用随机数来模拟实际问题，并通过大量的随机抽样来近似计算问题的解。
其中，蒙特卡洛方法计算圆周率的方法是其中的一个经典应用。
蒙特卡洛方法计算圆周率的思路是通过在一个正方形内随机生成大量的点，然后统计落在圆内的点的数量，通过计算这两个数量的比值，并乘以4，即可得到一个近似的圆周率值。
我们需要创建一个正方形，并在其中随机生成大量的点。
假设我们将正方形的边长设置为2，那么它的面积就是4。
接着，我们随机生成一些点，这些点的横坐标和纵坐标都是在-1到1之间的随机数。
然后，我们需要判断这些点是否在圆内。
根据勾股定理，如果一个点的横坐标和纵坐标的平方和小于等于1，那么这个点就在圆内。
因此，我们可以计算每个点到原点的距离，然后判断这个距离是否小于等于1。
如果小于等于1，就说明这个点在圆内，我们将计数器加1。
我们可以通过统计落在圆内的点的数量和总的点的数量的比值，再乘以4，就可以得到一个近似的圆周率值。
这是因为，圆的面积是π，而正方形的面积是4，两者的比值就是圆周率π。
为了提高计算结果的准确性，我们可以增加随机点的数量。
当随机点的数量足够大时，计算得到的圆周率值就会越接近真实值。
下面是一个使用Python实现的蒙特卡洛方法计算圆周率的示例代码：```pythonimport randomdef monte_carlo_pi(n):count = 0for _ in range(n):x = random.uniform(-1, 1)y = random.uniform(-1, 1)distance = x**2 + y**2if distance <= 1:count += 1pi = 4 * count / nreturn piif __name__ == '__main__':n = 1000000pi = monte_carlo_pi(n)print("通过蒙特卡洛方法计算得到的圆周率值是：", pi)```在上述代码中，我们使用了Python的random模块来生成随机数。
python射线法判断一个点在图形区域内外
python射线法判断⼀个点在图形区域内外⽤python 实现的代码：判断⼀个点在图形区域内外，供⼤家参考，具体内容如下# -*-encoding:utf-8 -*-# file:class.py#"""信息楼0 123.425658,41.7741771 123.425843,41.7741662 123.425847,41.7741193 123.42693,41.7740624 123.426943,41.7740995 123.427118,41.7740896 123.427066,41.7735487 123.426896,41.7735448 123.426916,41.7739209 123.425838,41.77396510 123.425804,41.77358511 123.425611,41.773595图书馆0 123.425649,41.773031 123.426656,41.7729932 123.426611,41.7723983 123.425605,41.772445"""class Point:lat = ''lng = ''def __init__(self,lat,lng):t = lat #纬度self.lng = lng #经度def show(self):print t," ",self.lng#将信息楼的边界点实例化并存储到points1⾥point0 = Point(123.425658,41.774177)point1 = Point(123.425843,41.774166)point2 = Point(123.425847,41.774119)point3 = Point(123.42693,41.774062)point4 = Point(123.426943,41.774099)point5 = Point(123.427118,41.774089)point6 = Point(123.427066,41.773548)point7 = Point(123.426896,41.773544)point8 = Point(123.426916,41.773920)point9 = Point(123.425838,41.773961)point10 = Point(123.425804,41.773585)point11 = Point(123.425611,41.773595)points1 = [point0,point1,point2,point3,point4,point5,point6,point7,point8,point9,point10,point11,]#将图书馆的边界点实例化并存储到points2⾥point0 = Point(123.425649,41.77303)point1 = Point(123.426656,41.772993)point2 = Point(123.426611,41.772398)point3 = Point(123.425605,41.772445)points2 = [point0,point1,point2,point3]'''将points1和points2存储到points⾥,points可以作为参数传⼊'''points = [points1,points2]'''输⼊⼀个测试点，这个点通过GPS产⽣建议输⼊三个点测试在信息学馆内的点:123.4263790000,41.7740520000 123.42699,41.773592在图书馆内的点: 123.4261550000,41.7726740000 123.42571,41.772499 123.425984,41.772919 不在⼆者内的点: 123.4246270000,41.7738130000在信息学馆外包矩形内，但不在信息学馆中的点：123.4264060000,41.7737860000'''#lat = raw_input(please input lat)#lng = raw_input(please input lng)lat = 123.42699lng = 41.773592point = Point(lat,lng)debug = raw_input("请输⼊debug")if debug == '1':debug = Trueelse:debug = False#求外包矩形def getPolygonBounds(points):length = len(points)#top down left right 都是point类型top = down = left = right = points[0]for i in range(1,length):if points[i].lng > top.lng:top = points[i]elif points[i].lng < down.lng:down = points[i]else:passif points[i].lat > t:right = points[i]elif points[i].lat < t:left = points[i]else:passpoint0 = Point(t,top.lng)point1 = Point(t,top.lng)point2 = Point(t,down.lng)point3 = Point(t,down.lng)polygonBounds = [point0,point1,point2,point3]return polygonBounds#测试求外包矩形的⼀段函数if debug:poly1 = getPolygonBounds(points[0])print "第⼀个建筑的外包是："for i in range(0,len(poly1)):poly1[i].show()poly2 = getPolygonBounds(points[1])print "第⼆个建筑的外包是："for i in range(0,len(poly2)):poly2[i].show()#判断点是否在外包矩形外def isPointInRect(point,polygonBounds):if point.lng >= polygonBounds[3].lng and \point.lng <= polygonBounds[0].lng and \t >= polygonBounds[3].lat and \t <= polygonBounds[2].lat:\return Trueelse:return False#测试是否在外包矩形外的代码if debug:if(isPointInRect(point,poly1)):print "在信息外包矩形内"else:print "在信息外包矩形外"if(isPointInRect(point,poly2)):print "在图书馆外包矩形内"else:print "在图书馆外包矩形外"#采⽤射线法，计算测试点是否任意⼀个建筑内def isPointInPolygon(point,points):#定义在边界上或者在顶点都建筑内Bound = Vertex = Truecount = 0precision = 2e-10#⾸先求外包矩形polygonBounds = getPolygonBounds(points)#然后判断是否在外包矩形内，如果不在，直接返回false if not isPointInRect(point, polygonBounds):if debug:print "在外包矩形外"return Falseelse:if debug:print "在外包矩形内"length = len(points)p = pointp1 = points[0]for i in range(1,length):if p.lng == p1.lng and t == t:if debug:print "Vertex1"return Vertexp2 = points[i % length]if p.lng == p2.lng and t == t:if dubug:print "Vertex2"return Vertexif debug:print i-1,iprint "p:"p.show()print "p1:"p1.show()print "p2:"p2.show()if p.lng < min(p1.lng,p2.lng) or \p.lng > max(p1.lng,p2.lng) or \t > max(t,t):p1 = p2if debug:print "Outside"continueelif p.lng > min(p1.lng,p2.lng) and \p.lng < max(p1.lng,p2.lng):if t == t:if t == t and \p.lng > min(p1.lng,p2.lng) and \p.lng < max(p1.lng,p2.lng):return Boundelse:count = count + 1if debug:print "count1:",countcontinueif debug:print "into left or right"a = p2.lng - p1.lngb = t - tc = t * p1.lng - t * p2.lngd = a * t + b * p.lng + cif p1.lng < p2.lng and t > t or \p1.lng < p2.lng and t < t:if d < 0:count = count + 1if debug:print "count2:",countelif d > 0:p1 = p2continueelif abs(p.lng-d) < precision :return Boundelse :if d < 0:p1 = p2continueelif d > 0:count = count + 1if debug:print "count3:",countelif abs(p.lng-d) < precision :return Boundelse:if p1.lng == p2.lng:if p.lng == p1.lng and \t > min(t,t) and \t < max(t,t):return Boundelse:p3 = points[(i+1) % length]if p.lng < min(p1.lng,p3.lng) or \p.lng > max(p1.lng,p3.lng):count = count + 2if debug:print "count4:",countelse:count = count + 1if debug:print "count5:",countp1 = p2if count % 2 == 0 :return Falseelse :return Truelength = len(points)flag = 0for i in range(length):if isPointInPolygon(point,points[i]):print "你刚才输⼊的点在第 %d 个建筑⾥" % (i+1)print "然后根据i值，可以读出建筑名，或者修改传⼊的points参数"breakelse:flag = flag + 1if flag == length:print "在头 %d 建筑外" % (i+1)以上就是本⽂的全部内容，希望对⼤家的学习有所帮助，也希望⼤家多多⽀持。
python经纬度判断点是否在矩形内部的方法
python经纬度判断点是否在矩形内部的方法经纬度是一种用来表示地理位置信息的坐标系统。
在经纬度坐标系中，经度表示水平的位置，范围为-180度至180度，纬度表示垂直的位置，范围为-90度至90度。
判断一个点是否在一个矩形内部，首先需要知道矩形的边界坐标，并将该矩形转换为经纬度坐标系统。
然后，我们可以使用以下几种方法来判断一个点是否在矩形内部。
1.矩形边界判断法首先，我们需要确定一个矩形的四个边界坐标，可以通过最小经度（最西点）、最大经度（最东点）、最小纬度（最南点）和最大纬度（最北点）来确定。
然后，我们可以用以下逻辑来判断一个点是否在矩形内部：-如果点的经度小于最小经度或大于最大经度，那么它肯定不在矩形内部。
-如果点的纬度小于最小纬度或大于最大纬度，那么它肯定不在矩形内部。
-如果点的经度和纬度均在矩形的边界之内，那么它在矩形内部。
这种方法简单直观，但有一个限制条件，即纬度需在最小纬度与最大纬度之间，否则无法判断。
此外，这种方法无法处理特定国家或地区范围内的矩形，因为经度的范围通常有所不同。
2.矩形顶点判断法在这种方法中，我们需要知道矩形的四个顶点的坐标。
然后，我们可以使用以下逻辑来判断一个点是否在矩形内部：-使用一个循环遍历矩形的四个顶点。
-对于每个顶点，计算该顶点与下一个顶点之间的两条边的斜率。
-如果点的纬度小于该顶点所在边的最小纬度，那么它肯定不在矩形内部。
-如果点的纬度大于该顶点所在边的最大纬度，那么它肯定在矩形内部。
-如果点的纬度在该顶点所在边的最小纬度和最大纬度之间，那么根据斜率判断点是否在边的两侧。
如果点在边的两侧，那么它在矩形内部。
该方法可以处理任意形状的矩形，但需要额外的代码来计算斜率。
3.线性插值判断法这种方法使用点到矩形四个边的线性插值来判断点是否在矩形内部。
首先，我们需要知道矩形的四个边界坐标，可以通过最小经度、最大经度、最小纬度和最大纬度来确定。
然后，我们可以使用以下逻辑来判断一个点是否在矩形内部：-对于一个给定的点，分别计算它到矩形的四条边的线性插值。
python判断经纬是否在多边形经纬内的方法
python判断经纬是否在多边形经纬内的方法在 Python 中，要判断一个点的经纬度是否在一个多边形的经纬范围内，可以使用`Shapely`库。
`Shapely`是一个用于地理空间分析和几何运算的 Python 库，它提供了一系列的函数和类，用于处理几何图形，包括点、线、多边形等。
使用`pip`命令可以安装`Shapely`库，命令如下：`pip install shapely`。
下面是一个简单的示例代码，展示如何判断一个点是否在一个多边形内：```pythonfrom shapely.geometry import Point, Polygondef IsPtInPoly(aLon, aLat, pointList):"""判断点是否在多边形内:param aLon: 经度:param aLat: 纬度:param pointList: 多边形的顶点坐标列表，格式为[(lon1, lat1), (lon2, lat2), ...]:return: 如果点在多边形内，返回 True；否则返回 False"""# 创建多边形对象polygon = Polygon(pointList)# 创建点对象point = Point(aLon, aLat)# 判断点是否在多边形内if polygon.contains(point):return Trueelse:return False# 示例：判断一个点是否在多边形内point = (116.403, 39.914)pointList = [(116.397, 39.908), (116.410, 39.908), (116.410, 39.920), (116.397, 39.920)]result = IsPtInPoly(point[0], point[1], pointList)print(f"点: ({point[0]}, {point[1]}) 是否在多边形内: {result}")```上述代码定义了一个名为`IsPtInPoly`的函数，它接受三个参数：`aLon`表示经度，`aLat`表示纬度，`pointList`表示多边形的顶点坐标列表，该函数会返回一个布尔值，用于判断给定的点是否在给定的多边形内。
如何简单判断一个点是否在某个区域之中
如何简单判断一个点是否在某个区域之中具体原理:射线法(但是本人也并不是很理解为什么在某个区域内则会说交点为奇数个，不过通过画图的确没法画出那种情况) 有兴趣的朋友可以自行百度google各种资料下面是本人根据理解写的代码，有问题欢迎批评指正1.public boolean isInRegion(Point p, List<Point> boundary) {2.int size = boundary.size();3.// 计数器4.for (Point model : boundary) {5.// 如果点落在边界上也认为在该区域内6.if (p.equals(model)) {7.return true;8.}9.}10.int count = 0;11.Point p1;12.Point p2;13.int x1, y1, x2, y2;14.for (int i = 0; i < size; i++) {15.p1 = boundary.get(i % size);16.p2 = boundary.get((i + 1) % size);17.x1 = p1.getX();18.x2 = p2.getX();19.y1 = p1.getY();20.y2 = p2.getY();21.if (y1 == y2) {22.continue;23.}24.if (p.getY() < Math.min(y1, y2)) {25.continue;26.}27.if (p.getY() > Math.max(y1, y2)) {28.continue;29.}30.int x = x2 - ((x2 - x1) * (y2 - p.getY()) / (y2 - y1));31.// 这里考虑往x正方向做射线32.if (x < p.getX()) {33.continue;34.}35.count++;36.}37.//如果是奇数则说明该点在区域之中38.return count % 2 == 1;39.}具体应用的话：像判断一个建筑物属于哪一个城市，行政区或是街道的话应该都能使用。
判断一个点是否在指定区域内
判断一个点是否在指定区域内判断一个点是否在指定区域内在图像处理时，我们会经常需要判断一个点是否位于多边形区域内，这里介绍2种比较巧妙的算法。
射线法第一种是射线法，算法思想非常巧妙：从待判断的点向某一个方向引射线，计算和多边形交点的个数，如果个数是偶数或者0则点在多边形外，如果是奇数，则在多边形内，如下图：这里有二种特殊情况：1. 射线经过顶点：当射线经过顶点时，判断就会出现异常情况。
2. 点在边上：这种情况也不能用交点个数的奇偶性来判断了，要快速地判断这个点是否在边上。
C 的实现如下：参考自：Determining if a point lies on the interior of a polygon1 2 3 4 5 6 7 8 #define MIN(x,y) (x < y ? x : y)#define MAX(x,y) (x > y ? x : y)typedef struct {double x,y;} Point;int InsidePolygon(Point *polygon,int N,Point p)9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 {int counter = 0;int i;double xinters;Point p1,p2;p1 = polygon[0];for (i=1;i<=N;i++) {p2 = polygon[i % N];if (p.y > MIN(p1.y,p2.y)) { //低if (p.y <= MAX(p1.y,p2.y)) { //高if (p.x <= MAX(p1.x,p2.x)) { //右if (p1.y != p2.y) { //简单忽略平行X 轴这种情况 xinters = (p.y-p1.y)*(p2.x-p1.x)/(p2.y-p1.y)+p1.x; //交叉点坐标 参考/media/point-and-polygon/xinters.jpgif (p1.x == p2.x || p.x <= xinters) counter++;}}}}p1 = p2;}if (counter % 2 == 0)return 0;elsereturn 1;}再来个C#版的1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 public static bool Contains( Point[] points, Point p ) { bool result = false; for( int i = 0; i < points.Length - 1; i++ ) { if( ( ( ( points[ i + 1 ].Y <= p.Y ) && ( p.Y < points[ i ].Y ) ) || ( ( points[ i ].Y <= p.Y ) && ( p.Y < points[ i + 1 ].Y ) ) ) && ( p.X < ( points[ i ].X - points[ i + 1 ].X ) * ( p.Y - points[ i + 1 ].Y ) / ( points[ i ].Y - points[ i + 1 ].Y ) + points[ i + 1 ].X ) ) { result = !result; }}return result;}值得一提的是射线法对于带岛的多边形依然有效：改进：传统的射线法一开始就直接计算点和多边形的交点个数，这样的话，会花费大量的时间来作拓扑关系的判断，我们可以首先计算出最小外包矩形，迅速排除不在矩形内部的点，然后再做上面的判断。
点在面内判断算法
点在面内判断算法在计算机图形学中，判断一个点是否在给定的凸多边形或凹多边形内部是一项常见的问题。
本文将介绍一种常用的算法，用于判断一个点是否在一个面内。
算法步骤如下：1. 输入：给定一个多边形P和一个点Q。
2. 判断点Q是否在多边形的边上，如果是，则认为点Q在面内。
可以通过遍历多边形的边，计算点到线段的距离，如果距离为0，则点在边上。
3. 如果点Q不在边上，需要进行进一步的判断。
这里采用射线法。
4. 从点Q引一条射线，与多边形的边相交的次数为奇数，则点在面内；相交次数为偶数，则点在面外。
5. 判断射线与多边形边相交的情况，可以通过计算射线与边的交点个数来判断。
6. 遍历多边形的边，计算射线与边的交点。
如果交点的y坐标小于点Q的y坐标，并且交点在点Q的左侧，则交点有效。
7. 统计有效的交点个数，如果是奇数个，则点在面内；如果是偶数个，则点在面外。
通过以上步骤，可以判断一个点是否在一个面内。
这个算法的时间复杂度为O(n)，其中n为多边形的边数。
需要注意的是，这个算法只适用于凸多边形和凹多边形，不适用于复杂的多边形。
对于复杂的多边形，需要使用其他算法来进行判断。
还有其他方法可以判断点是否在面内，比如使用点在面积法。
根据多边形的顶点坐标，计算多边形的面积，然后计算点与多边形顶点的连线所围成的各个三角形的面积之和。
如果两者相等，则点在面内；如果不相等，则点在面外。
除了以上介绍的算法，还有一些更高效的算法可以用于判断点是否在面内，比如点在多边形内的快速判断算法。
这些算法可以根据具体的应用场景选择使用。
总结起来，判断点是否在面内是计算机图形学中的一个重要问题，有多种算法可以实现。
本文介绍了一种常用的算法，通过判断点是否在多边形的边上以及使用射线法来判断点是否在面内。
这个算法的时间复杂度为O(n)，适用于凸多边形和凹多边形。
在实际应用中，可以根据具体情况选择合适的算法来进行判断。
判断点是否在多边形内的5种方法
判断点是否在多边形内的5种方法判断点是否在多边形内（凸包和任意多边形分类讨论）/*POJ 1548:判断是否为凸包，判断点（圆是否在凸包内），其中判定点是否在多边形内是主要部分Sample Input5 1.5 1.5 2.01.0 1.02.0 2.01.752.01.0 3.00.0 2.05 1.5 1.5 2.01.0 1.02.0 2.01.752.51.0 3.00.0 2.01Sample OutputHOLE IS ILL-FORMEDPEG WILL NOT FIT*///法1、2：叉积判定、面积法判定（适用于凸包）。
#include<iostream>#include<cstdio>#include<cstring>#include<string>#include<cmath>#include<cstdlib>#include<queue>#include<stack>#include<map>#include<vector>#include<algorithm>using namespace std;#define maxn 10005#define eps 1e-8#define max(x,y) (x>y?x:y)#define min(x,y) (x<y?x:y)int Fabs(double d) //重点:精度控制，如果d精度很高，如-0.00000000001即使是小于0，但也当做是0，关系到后面数据处理{if(fabs(d)<eps) r eturn 0;else return d>0?1:-1;}struct point{double x,y;bool operator == (const point& p){return Fabs(x-p.x)==0&&Fabs(y-p.y)==0; }}p[maxn];int n;double pegx,pegy,pegr,max_x,max_y;double x_multi(point p1,point p2,point p3){return(p2.x-p1.x)*(p3.y-p1.y)-(p3.x-p1.x)*(p2.y-p1.y); }bool point_is_inside() //叉积判断点在凸包内部！只针对于凸多边形。
python 对象判空
python 对象判空摘要：1.Python 中的对象和变量2.对象判空的方法3.使用示例正文：在Python 编程语言中，我们经常会用到各种各样的对象，例如数字、字符串、列表、元组等。
当我们需要判断一个对象是否为空时，可以使用特定的方法来进行判空。
首先，让我们了解一下Python 中的对象和变量。
在Python 中，变量实际上是一个指向对象的引用。
当你创建一个变量并分配一个对象给它时，变量就指向了这个对象。
当你没有分配任何对象给变量时，变量就是None。
Python 中的对象判空方法主要有两种：1.使用`is`关键字进行判空。
当使用`is`关键字来比较两个对象时，如果两个对象指向的是同一个对象，则结果为True，否则为False。
示例：```pythona = Noneb = Nonec = 42print(a is b) # 输出True，因为a 和b 都指向Noneprint(a is c) # 输出False，因为a 和c 指向不同的对象```2.使用`==`关键字进行判空。
当使用`==`关键字来比较两个对象时，如果两个对象指向的是同一个对象，则结果为True；如果两个对象指向的是不同的对象，但它们的值相同，结果也为True；否则为False。
示例：```pythona = Noneb = Nonec = Noneprint(a == b) # 输出True，因为a 和b 都指向Noneprint(a == c) # 输出True，因为a 和c 都指向Noneprint(b == c) # 输出True，因为b 和c 都指向None```通过以上两种方法，我们可以有效地判断Python 对象是否为空。
需要注意的是，在使用`is`关键字进行判空时，要区分对象是否为None 和变量是否未被初始化。
在Python 中，未初始化的变量会被视为None，所以在这种情况下，使用`is`关键字进行判空会返回True。
python写出点是否在多边形内的判定方法
python写出点是否在多边形内的判定方法在Python中，判断一个点是否在多边形内部是一个常见的问题。
下面介绍几种判定方法：方法一：射线法射线法是一种常用的判定方法，它的基本思想是：从待判定的点向任意方向引一条射线，如果该射线与多边形相交的次数是奇数，则点在多边形内；否则，点在多边形外。
具体实现如下：定义一个函数，输入参数为待判定的点和多边形的顶点坐标列表。
首先求出该点的x坐标最大值加上1，并定义一条射线从该点向右水平方向发出。
依次遍历多边形的每条边，如果该边和射线相交，则计数器加1。
最后如果计数器为奇数，则点在多边形内；否则点在多边形外。
方法二：边界法边界法的基本思想是：判断待判定的点是否在多边形的边界上或者在多边形内部。
如果点在多边形的边界上，则点在多边形内；如果点在多边形内部，则从该点向任意方向引一条射线，如果射线与多边形相交的次数是奇数，则点在多边形内；否则点在多边形外。
具体实现如下：定义一个函数，输入参数为待判定的点和多边形的顶点坐标列表。
首先判断该点是否在多边形的边界上。
如果在，则点在多边形内；否则，定义一条射线从该点向右水平方向发出，依次遍历多边形的每条边，如果该边和射线相交，则计数器加1。
最后如果计数器为奇数，则点在多边形内；否则点在多边形外。
方法三：凸包法凸包法是一种基于凸包的判定方法，它的基本思想是：如果待判定点在多边形内部，则从该点向多边形的任意方向引一条射线，该射线与多边形必定有两个交点。
具体实现如下：定义一个函数，输入参数为待判定的点和多边形的顶点坐标列表。
首先求出多边形的凸包，然后从该点向凸包的任意方向引一条射线，找到该射线与凸包相交的两个点。
如果这两个点恰好是多边形的相邻顶点，则点在多边形内；否则点在多边形外。
以上是三种常用的判定方法，具体实现可以根据实际需求进行选择。
python判断点是否在多边形内部的方法
python判断点是否在多边形内部的方法Python中判断点是否在多边形内部有多种方法，其中比较常用的是射线法和几何法。
射线法：以点为起点，向任意方向发射一条射线，求出该射线与多边形的交点数，如果交点数为奇数，则该点在多边形内部，否则在外部。
几何法：通过计算该点与多边形上每一条边的位置关系，求出该点是否在多边形内部。
具体实现时，可以使用Python的shapely库和matplotlib库进行辅助计算和可视化。
代码实现可参考以下示例：```pythonfrom shapely.geometry import Pointfrom shapely.geometry.polygon import Polygonimport matplotlib.pyplot as plt# 定义多边形的坐标poly = Polygon([(0, 0), (0, 10), (10, 10), (10, 0)])# 定义点的坐标point = Point(5, 5)# 判断点是否在多边形内部if poly.contains(point):print('Point is inside polygon.')else:print('Point is outside polygon.')# 可视化多边形和点fig, ax = plt.subplots()x, y = poly.exterior.xyax.plot(x, y, 'b')ax.plot(point.x, point.y, 'ro')plt.show()```输出结果为“Point is inside polygon.”，同时会显示多边形和点的可视化图形。
判断点在圆内的方法
判断点在圆内的方法嘿，咱今儿就来讲讲怎么判断一个点是不是在圆内哈！这可是个挺有意思的事儿呢。
你想啊，圆就像一个大大的怀抱，那咱得知道一个点是不是在这个怀抱里面呀。
那怎么判断呢？其实就像咱找东西一样，得有个标准和方法。
咱先看看这个点到圆心的距离。
就好比你和你好朋友之间的距离，要是离得近，那肯定就在身边嘛，要是离得远，那可能就不在一块儿啦。
如果这个点到圆心的距离小于圆的半径，那这不就相当于在圆的怀抱里嘛，那这个点肯定就在圆内呀！这多简单易懂呀！再打个比方，圆就像一个大池塘，圆心就是池塘的中心，半径就是池塘的边界范围。
如果一个小虫子离池塘中心的距离比池塘半径还小，那不就是在池塘里面游嘛，要是离得远了，那肯定就不在池塘里啦。
你说这方法是不是挺形象的？咱生活中好多这样的例子呢。
比如说，一个大操场是个圆，你站在操场上的某个位置，想知道自己是不是在操场这个圆里面，那就看看自己离操场中心的距离呗。
而且啊，这判断点在圆内的方法用处可大啦！工程师盖房子的时候，得知道一些关键点是不是在规定的圆形区域内呀，这样才能保证房子盖得稳稳当当的。
艺术家画画的时候，也得判断色彩或者图案的某个部分是不是在他想要的圆形范围内，这样画出来的画才好看呀。
咱平时生活中也能用到呢。
比如说玩游戏，画个圈做个游戏区域，那怎么知道自己是不是在区域内呢，不就靠这个方法嘛。
总之啊，学会判断点在圆内的方法，就像多了一把小尺子，能帮咱解决好多问题呢。
以后再遇到和圆有关的事儿，咱就可以轻轻松松地判断啦，是不是很有趣呀？咱可别小瞧了这个简单的方法，它能在很多地方派上大用场呢！所以啊，可得把它牢牢记住咯！。
python之判断点是否在多边形范围内
python之判断点是否在多边形范围内#coding=UTF-8import csvimport json# 点是否在外包矩形内def isPoiWithinBox(poi, sbox, toler=0.0001):# sbox=[[x1,y1],[x2,y2]]# 不考虑在边界上，需要考虑就加等号if poi[0] > sbox[0][0] and poi[0] < sbox[1][0] and poi[1] > sbox[0][1] and poi[1] < sbox[1][1]:return Trueif toler > 0:passreturn False# 射线与边是否有交点def isRayIntersectsSegment(poi, s_poi, e_poi): # [x,y] [lng,lat]if s_poi[1] == e_poi[1]: # 排除与射线平⾏、重合，线段⾸尾端点重合的情况return Falseif s_poi[1] > poi[1] and e_poi[1] > poi[1]:return Falseif s_poi[1] < poi[1] and e_poi[1] < poi[1]:return Falseif s_poi[1] == poi[1] and e_poi[1] > poi[1]:return Falseif e_poi[1] == poi[1] and s_poi[1] > poi[1]:return Falseif s_poi[0] < poi[0] and e_poi[1] < poi[1]:return Falsexseg = e_poi[0] - (e_poi[0] - s_poi[0]) * (e_poi[1] - poi[1]) / (e_poi[1] - s_poi[1]) # 求交if xseg < poi[0]:return Falsereturn True#只适⽤简单多边形def isPoiWithinSimplePoly(poi, simPoly, tolerance=0.0001):# 点；多边形数组；容限# simPoly=[[x1,y1],[x2,y2],……,[xn,yn],[x1,y1]]# 如果simPoly=[[x1,y1],[x2,y2],……,[xn,yn]] i循环到终点后还需要判断[xn,yx]和[x1,y1]# 先判断点是否在外包矩形内if not isPoiWithinBox(poi, [[0, 0], [180, 90]], tolerance):return Falsepolylen = len(simPoly)sinsc = 0 # 交点个数for i in range(polylen - 1):s_poi = simPoly[i]e_poi = simPoly[i + 1]if isRayIntersectsSegment(poi, s_poi, e_poi):sinsc += 1return True if sinsc % 2 == 1 else Falsedef isPoiWithinPoly(poi, poly, tolerance=0.0001):# 点；多边形三维数组；容限# poly=[[[x1,y1],[x2,y2],……,[xn,yn],[x1,y1]],[[w1,t1],……[wk,tk]]] 三维数组# 先判断点是否在外包矩形内if not isPoiWithinBox(poi, [[0, 0], [180, 90]], tolerance):return Falsesinsc = 0 # 交点个数for epoly in poly: #逐个⼆维数组进⾏判断for i in range(len(epoly) - 1): # [0,len-1]s_poi = epoly[i]e_poi = epoly[i + 1]if isRayIntersectsSegment(poi, s_poi, e_poi):sinsc += 1return sinse %2 !=0 #这样更简洁些#return True if sinsc % 2 == 1 else False### ⽐较完备的版本def pointInPolygon(cin_path,out_path,gfile,t=0):pindex = [2,3] # wgslng,wgslat 2,3with open(out_path, 'w', newline='') as cut_file:fin = open(cin_path, 'r', encoding='gbk')gfn = open(gfile, 'r', encoding='utf-8')gjson = json.load(gfn)if gjson["features"][0]["geometry"]['type']=="MultiPolygon":plist=gjson["features"][0]["geometry"]['coordinates'] #四维filewriter = csv.writer(cut_file, delimiter=',')w = 0for line in csv.reader(fin, delimiter=','):if w == 0:filewriter.writerow(line)w = 1continuepoint = [float(line[pindex[0]]), float(line[pindex[1]])]for polygon in plist: #if isPoiWithinPoly(point, polygon):filewriter.writerow(line)breakfin.close()gfn.close()elif gjson["features"][0]["geometry"]['type']=="Polygon":polygon=gjson["features"][0]["geometry"]['coordinates'] #三维filewriter = csv.writer(cut_file, delimiter=',')w = 0for line in csv.reader(fin, delimiter=','):if w == 0:filewriter.writerow(line)w = 1continuepoint = [float(line[pindex[0]]), float(line[pindex[1]])]if isPoiWithinPoly(point, polygon):filewriter.writerow(line)fin.close()gfn.close()else:print('check',gfile)print('end')#调⽤def baTch():import osimport globwpath="D:/DigitalC_data/coordConvert"#⽂件路径sname="D:/DigitalC_data/coordConvertOut"gpath='D:/cityBoundaryJson/guangzhou_wgs84.json'for input_file in glob.glob(os.path.join(wpath, '*.csv')):fname=input_file.split('\\')pointInPolygon(input_file,os.path.join(sname,fname[1]),gpath)print(fname[1])## 应⽤### 应⽤3'''对⼀个csv数据，如果点在多边形内，给某⼀列(tag)（或者加⼀列）加上这个多边形的属性（有多个多边形）'''def givePolyTag():pass### 应⽤⽅式1def pointInPolygon1():gfile = 'E:/ComputerGraphicsProj/Geojson2kml/J2K_data/深圳poly_bd09.geojson'cin_path = 'L:/OtherSys/DigitalCityData/深圳特征图层/city_site_poi_sec_shenzhen.csv'out_path = 'L:/OtherSys/DigitalCityData/深圳特征图层/city_site_poi_sec_shenzhen_out1.csv'pindex = [4, 5] # wgslng,wgslat 2,3with open(out_path, 'w', newline='') as cut_file:fin = open(cin_path, 'r', encoding='gbk')gfn = open(gfile, 'r', encoding='utf-8')gjson = json.load(gfn)polygon = gjson["features"][0]["geometry"]['coordinates'][0]filewriter = csv.writer(cut_file, delimiter=',')w = 0for line in csv.reader(fin, delimiter=','):if w == 0:filewriter.writerow(line)w = 1continuepoint = [float(line[pindex[0]]), float(line[pindex[1]])]if isPoiWithinSimplePoly(point, polygon):filewriter.writerow(line)fin.close()gfn.close()print('done')#pointInPolygon1()def csvToDArrary(csvpath):#csv⽂件转⼆维数组cdata = []with open(csvpath, 'r', encoding='gbk') as rfile:for line in csv.reader(rfile, delimiter=','):cdata.append(line)return cdata### 应⽤⽅式2def pointInPolygon2():gfile = 'E:/ComputerGraphicsProj/Geojson2kml/J2K_data/深圳poly_bd09.geojson' cin_path = 'L:/OtherSys/DigitalCityData/深圳特征图层/shenzhen_tAllNotIn.csv'out_path = 'L:/OtherSys/DigitalCityData/深圳特征图层/shenzhen_tAllNotIn_out2.csv' pindex = [4, 5] # wgslng,wgslat 2,3with open(out_path, 'w', newline='') as cut_file:gfn = open(gfile, 'r', encoding='utf-8')gjson = json.load(gfn)polygon = gjson["features"][0]["geometry"]['coordinates'][0]filewriter = csv.writer(cut_file, delimiter=',')w = 0cdata = csvToDArrary(cin_path)for line in cdata:if w == 0:filewriter.writerow(line)w = 1continuepoint = [float(line[pindex[0]]), float(line[pindex][1])]if isPoiWithinSimplePoly(point, polygon):filewriter.writerow(line)gfn.close()print('done')pointInPolygon()。
python判断一个文件是否为空文件的几种方法
python判断一个文件是否为空文件的几种方法在Python中，判断一个文件是否为空有多种方法。
以下是其中几种常见的方法：方法1: 使用文件对象的read方法判断```pythondef is_file_empty(file_path):with open(file_path, 'r') as file:content = file.readif len(content) == 0:return Trueelse:return False```方法2: 使用文件对象的readline方法判断```pythondef is_file_empty(file_path):with open(file_path, 'r') as file:line = file.readlineif len(line) == 0:else:return False```方法3: 使用文件对象的readlines方法判断```pythondef is_file_empty(file_path):with open(file_path, 'r') as file:lines = file.readlinesif len(lines) == 0:return Trueelse:return False```方法4: 使用os模块的stat方法判断```pythonimport osdef is_file_empty(file_path):if os.stat(file_path).st_size == 0:else:return False```以上是几种常见的方法来判断一个文件是否为空文件。
这些方法都大同小异，都是通过不同的方式获取文件的内容或大小来进行判断。
可以根据具体的需求选择适合的方法来判断文件是否为空。
[算法]Python判断一个点是否在多边形内部
![[算法]Python判断一个点是否在多边形内部](https://img.taocdn.com/s3/m/853c10fdf80f76c66137ee06eff9aef8941e48a6.png)
[算法]Python判断⼀个点是否在多边形内部题⽬：代码：# -*- coding:utf-8 -*-def rayCasting(p, poly):px = p['x']py = p['y']flag = Falsei = 0l = len(poly)j = l - 1#for(i = 0, l = poly.length, j = l - 1; i < l; j = i, i++):while i < l:sx = poly[i]['x']sy = poly[i]['y']tx = poly[j]['x']ty = poly[j]['y']#点与多边形顶点重合if (sx == px and sy == py) or (tx == px and ty == py):return (px, py)#判断线段两端点是否在射线两侧if (sy < py and ty >= py) or (sy >= py and ty < py):#线段上与射线 Y 坐标相同的点的 X 坐标x = sx + (py - sy) * (tx - sx) / (ty - sy)#点在多边形的边上if x == px:return (px,py)#射线穿过多边形的边界if x > px:flag = not flagj = ii += 1#射线穿过多边形边界的次数为奇数时点在多边形内return (px,py) if flag else 'out'#根据数组下标奇偶数得到点的坐标def getpoint(a):i = 0zhima = []while i < len(a.split(',')[1::2]):zhima.append({'x': float(a.split(',')[::2][i]),'y': float(a.split(',')[1::2][i])})i += 1return zhima#根据输⼊的点循环判断芝⿇是否在多边形⾥⾯，如果全部在外⾯则输出no,否则输出芝⿇的坐标def rs(zhima, duobianxing):zm = getpoint(zhima)dbx = getpoint(duobianxing)count = 0for point in zm:rs = rayCasting(point, dbx)if rs == 'out':count += 1else:print rsif count == len(zm):print "no"zhima = "6,4,8,8,9,9"duobianxing = "1,1,7,3,5,7"rs(zhima,duobianxing)结果：。
Python射线法判断一个点坐标是否在一个坐标区域内
Python射线法判断⼀个点坐标是否在⼀个坐标区域内class Point:lng = ''lat = ''def __init__(self, lng, lat):self.lng = lngt = lat# 求外包矩形def get_polygon_bounds(points):length = len(points)top = down = left = right = points[0]for i in range(1, length):if points[i].lng > top.lng:top = points[i]elif points[i].lng < down.lng:down = points[i]else:passif points[i].lat > t:right = points[i]elif points[i].lat < t:left = points[i]else:passtop_left = Point(top.lng, t)top_right = Point(top.lng, t)down_right = Point(down.lng, t)down_left = Point(down.lng, t)return [top_left, top_right, down_right, down_left]# 判断点是否在外包矩形外def is_point_in_rect(point, polygon_bounds):top_left = polygon_bounds[0]top_right = polygon_bounds[1]down_right = polygon_bounds[2]down_left = polygon_bounds[3]return (down_left.lng <= point.lng <= top_right.lngand top_t <= t <= down_t)def is_point_in_polygon(point, points):polygon_bounds = get_polygon_bounds(points)if not is_point_in_rect(point, polygon_bounds):return Falselength = len(points)point_start = points[0]flag = Falsefor i in range(1, length):point_end = points[i]# 点与多边形顶点重合if (point.lng == point_start.lng and t == point_t) or (point.lng == point_end.lng and t == point_t):return True# 判断线段两端点是否在射线两侧if (point_t < t <= point_t) or (point_t >= t > point_t):# 线段上与射线 Y 坐标相同的点的 X 坐标if point_t == point_t:x = (point_start.lng + point_end.lng) / 2else:x = point_end.lng - (point_t - t) * (point_end.lng - point_start.lng) / (point_t - point_t)# 点在多边形的边上if x == point.lng:return True# 射线穿过多边形的边界if x > point.lng:flag = not flagelse:passelse:passpoint_start = point_endreturn flagdef test(input_lng=116.732617, input_lat=39.722676):# polyline 是多个坐标点，形如# ['116.732617,39.722676', '116.732617,39.722676', '116.732617,39.722676', # '116.732617,39.722676', '116.732617,39.722676']polyline = []points = []for line in polyline:if line:try:lng, lat = line.split(',')points.append(Point(float(lng), float(lat)))except ValueError:passif points:is_point_in_polygon(Point(float(input_lng), float(input_lat)), points) 缺点：慢。
python判空方法
python判空方法在Python中，判断一个变量是否为空是非常常见的操作。
在实际开发中，我们经常需要判断一个变量是否为空，以便进行相应的处理。
本文将介绍Python中判断空的方法。
1. 使用if语句判断空在Python中，我们可以使用if语句来判断一个变量是否为空。
具体方法如下：```if variable:# variable不为空else:# variable为空```在这个if语句中，如果变量variable不为空，则执行if语句块中的代码；否则执行else语句块中的代码。
需要注意的是，Python中的空值有多种，包括None、空字符串、空列表、空元组、空字典等。
因此，在使用if语句判断空时，需要根据具体情况进行判断。
2. 使用is None判断空在Python中，None表示空值。
因此，我们可以使用is None来判断一个变量是否为空。
具体方法如下：```if variable is None:# variable为空else:# variable不为空```在这个if语句中，如果变量variable为空，则执行if语句块中的代码；否则执行else语句块中的代码。
需要注意的是，is None判断的是变量是否为None，而不是空字符串、空列表、空元组、空字典等。
3. 使用len()函数判断空在Python中，我们可以使用len()函数来判断一个变量是否为空。
具体方法如下：```if len(variable) == 0:# variable为空else:# variable不为空```在这个if语句中，如果变量variable为空，则执行if语句块中的代码；否则执行else语句块中的代码。
需要注意的是，len()函数只能用于判断字符串、列表、元组、字典等可迭代对象是否为空，不能用于判断None等其他类型的空值。
4. 使用not判断空在Python中，我们可以使用not关键字来判断一个变量是否为空。
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一、Python判断点在空心面内的数学方法
在进行空心面的判断前，先要了解几何学中的相关概念和数学方法。
空心面通常是由多个点、线和曲线组成的闭合图形，我们可以通过数
学方法来判断一个给定的点是否在空心面内。
二、空心面的定义
1. 空心面是由多个点和线连接而成的图形，它有一定的边界和面积。
2. 空心面通常可以通过多边形的顶点坐标来表示，比如在二维平面上，可以用一系列的(x, y)坐标点来表示空心面的形状。
三、点在空心面内的判断方法
1. 点在空心面内部的判断可以通过多种方法来实现，其中比较常见的
方法是射线法和多边形的顶点判断法。
2. 射线法判断：射线法是利用数学中的射线和多边形的边界线进行判
断的方法。
具体步骤如下：
- 将给定的点P连接到空心面的任意一点A上。
- 从点P向任意方向发射一条射线，统计这条射线与空心面的交点数。
- 如果交点数为偶数，那么点P在空心面外部；如果交点数为奇数，那么点P在空心面内部。
3. 多边形的顶点判断法：多边形的顶点判断法是通过统计点P与多边
形的顶点之间的关系来进行判断的方法。
具体步骤如下：
- 统计多边形的顶点坐标。
- 以点P为中心，统计点P与多边形相邻顶点的连线的夹角。
- 如果夹角的总和等于360°，那么点P在多边形内部；否则在外部。
四、Python实现点在空心面内的判断
在Python中，我们可以通过编写函数来实现点在空心面内的判断。
下面是一个简单的Python函数示例：
```python
def point_inside_polygon(x, y, poly):
n = len(poly)
inside = False
p1x, p1y = poly[0]
for i in range(n+1):
p2x, p2y = poly[i n]
if y > min(p1y, p2y):
if y <= max(p1y, p2y):
if x <= max(p1x, p2x):
if p1y != p2y:
xinters = (y-p1y)*(p2x-p1x)/(p2y-p1y)+p1x
if p1x == p2x or x <= xinters:
inside = not inside
p1x, p1y = p2x, p2y
return inside
```
通过上面的函数，我们可以实现对一个给定点(x, y)和多边形的顶点坐标组成的数组poly进行判断，从而判断点是否在多边形内部。
五、总结
通过数学方法和Python代码，我们可以比较容易地实现点在空心面内的判断。
在实际应用中，这种方法可以用于地理信息系统中的区域划分、碰撞检测等方面。
希望本文的内容对您有所帮助，谢谢！
以上就是我根据您提供的主题和内容写的一篇文章，希望对您有所帮助。
如有需要，欢迎与我通联，谢谢！。