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我有一个 2D map ,分为矩形网格 - 其中大约 45,000 个 - 以及一些从 shapefile 派生的多边形/多多边形(我目前使用 shapefile 库 pyshp 读取它们)。不幸的是,其中一些多边形相当复杂,由大量点组成(其中一个有 640,000 个点),并且其中可能有孔。
我要做的是检查每个多边形的哪些单元格中心(我的网格的单元格)位于该特定多边形内。然而,拥有大约 45,000 个单元中心和 150 个多边形需要相当长的时间才能使用 shapely 检查所有内容。这就是我正在做的,或多或少:
# nx and ny are the number of cells in the x and y direction respectively
# x, y are the coordinates of the cell centers in the grid - numpy arrays
# shapes is a list of shapely shapes - either Polygon or MultiPolygon
# Point is a shapely.geometry.Point class
for j in range(ny):
for i in range(nx):
p = Point([x[i], y[j]])
for s in shapes:
if s.contains(p):
# The shape s contains the point p - remove the cell
根据所讨论的多边形,每次检查需要 200 微秒到 80 毫秒,并且有超过 600 万次检查,运行时间很容易进入数小时。
我想一定有更聪明的方法来处理这个问题 - 如果可能的话,我宁愿保持身材,但任何建议都非常感谢。
提前谢谢你。
最佳答案
在接受的答案中,在 shapely 中使用 rtrees 仅支持多边形的扩展或边界框。正如 shapely 文档中所述:
https://shapely.readthedocs.io/en/stable/manual.html#str-packed-r-tree
从 1.7.1 开始,rtree.query 之后需要检查多边形是否实际包含该点。这意味着额外的检查,但如果多边形不是非常困惑的配置,仍然可以加快算法
也就是说,代码应该是这样的
from shapely.strtree import STRtree
from shapely.geometry import Polygon, Point
# this is the grid. It includes a point for each rectangle center.
points = [Point(i, j) for i in range(10) for j in range(10)]
tree = STRtree(points) # create a 'database' of points
# this is one of the polygons.
p = Polygon([[0.5, 0], [2, 0.2], [3, 4], [0.8, 0.5], [0.5, 0]])
res = [o for o in tree.query(p) if p.contains(o)] # run the query (a single shot) - and test if the found points are actually inside the polygon.
# do something with the results
print([o.wkt for o in res])
果然,结果就是现在
['POINT (2 1)', 'POINT (2 2)']
-- 奖金编辑 ---
我观察到通过在以下意义上定位问题可以更好地提高速度:
在该区域上制作了一个方形网格,STRtree 结构由点和多边形组成。在每个单独的网格多边形上查询点和多边形 - 在每个网格多边形内,检查查询的点是否包含在查询的多边形内。从而减少对单个多边形的检查量。
from shapely.strtree import STRtree
from shapely.geometry import Polygon, Point
import random
# build a grid spread over the area.
grid = [Polygon([[i, j],[i+1,j],[i,j+1],[i+1,j+1]]) for i in range(10) for j in range(10)]
pointtree = STRtree([Point(random.uniform(1,10),random.uniform(1,10)) for q in range(50)]) # create a 'database' of 50 random points - and build a STRtree structure over it
# take the same polygon as above, but put in an STRtree
polytree = STRtree([Polygon([[0.5, 0], [2, 0.2], [3, 4], [0.8, 0.5], [0.5, 0]])])
res = []
#do nested queries inside the grid
for g in grid:
polyquery = polytree.query(g)
pointquery = pointtree.query(g)
for point in pointquery:
for poly in polyquery:
if poly.contains(point):
res.append(point)
# do something with the results
print([o.wkt for o in res])
关于python - 检查点是否包含在多边形/多边形中 - 对于许多点,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/62280398/
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