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Python有一随机函数可以产生[0,1)区间内的随机数,基于此函数生成随机分布在任意三角形内的点
由数学知识得知:
几何体的向量表达形式
直线:
线段:
推广到高维
三维平面:
三角形:
注释,v这个向量表示的是在图形上的点的坐标,根据数学知识得知,直线和三维平面内的v构成的点集是放射集,而线段则是凸集, 其余向量是不在同一个点或者同一个平面的点的坐标构成的列向量
那么针对三角形可以写成如下:
我们可以先生成随机的贝塔,然后随机生成阿尔法,然后处理阿尔法,使得点是随机落在三角形内的,这里用的是开始生成的随机数的算术平方根作为阿尔法数值,关于为什么这样可以参考
Python随机生成均匀分布在单位圆内的点
现附代码如下:
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt if __name__ == '__main__': x1, y1 = 0, 30 x3, y3 = 200, -10 x2, y2 = 100, 200 sample_size = 500 theta = np.arange(0,1,0.001) x = theta * x1 + (1 - theta) * x2 y = theta * y1 + (1 - theta) * y2 plt.plot(x,y,'g--',linewidth=2) x = theta * x1 + (1 - theta) * x3 y = theta * y1 + (1 - theta) * y3 plt.plot(x, y, 'g--', linewidth=2) x = theta * x2 + (1 - theta) * x3 y = theta * y2 + (1 - theta) * y3 plt.plot(x, y, 'g--', linewidth=2) rnd1 = np.random.random(size = sample_size) rnd2 = np.random.random(size=sample_size) rnd2 = np.sqrt(rnd2) x = rnd2 * (rnd1 * x1 + (1 - rnd1) * x2) + (1 - rnd2) * x3 y = rnd2 * (rnd1 * y1 + (1 - rnd1) * y2) + (1 - rnd2) * y3 plt.plot(x,y,'ro') plt.grid(True) # plt.savefig('demo.png') plt.show()
生成图:
作为推广,其实多个多边形也是可以这样生成的,只需要分割为多个三角形,根据三角形面积比例,控制样本比例即可。
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。
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