Creazione di una griglia Delaunay regolare con scipy

Question

Esiste un metodo per ottenere una triangolazione in 2D più ordinata come quella prodotta da Matlab Delaunay? Ecco un esempio della triangolazione 2D di Delaunay di Matlab.

Utilizzando questo codice:

xPoints = np.arange(0,11,1) 
yPoints = np.arange(0,11,1) 
gridPoints = np.array([[x,y] for y in yPoints for x in xPoints]) 
tri = Delaunay(gridPoints) 
plt.triplot(gridPoints[:,0],gridPoints[:,1],tri.simplices.copy()) 
plt.plot(gridPoints[:,0],gridPoints[:,1],'bo') 
plt.title("Triangulation Visualization") 

ottengo la triangolazione di seguito:

noti come archi diagonali nel Matlab risultare tutti hanno la stessa pendenza; ma quelli nel risultato scipy sono variabili. Dal momento che Matlab e Scipy usano entrambi QHull internamente, presumo che ci sia un metodo per simulare il risultato di Matlab.

Answer 1

Si potrebbe provare Triangolazione invece di Delaunay:

import matplotlib.tri as tri 

xlen = 10 
ylen = 16 
xPoints = np.arange(0,xlen+1,1) 
yPoints = np.arange(0,ylen+1,1) 

gridPoints = np.array([[[x,y] for y in yPoints] for x in xPoints]) 
a = [[i+j*(ylen+1),(i+1)+j*(ylen+1),i+(j+1)*(ylen+1)] for i in range(ylen) for j in range(xlen)] 
triang = tri.Triangulation(gridPoints[:,:,0].flatten(), gridPoints[:,:,1].flatten(),a) 

plt.triplot(triang) 
plt.plot(gridPoints[:,:,0],gridPoints[:,:,1],'bo') 
plt.title("Triangulation Visualization")