Matplotlib 3.0 - tri

त्रिकोणीय ग्रिड




matplotlib

त्रिकोणीय ग्रिड

matplotlib.tri

असंरचित त्रिकोणीय ग्रिड कार्य।

class matplotlib.tri.Triangulation(x, y, triangles=None, mask=None) [source]

एक अनियंत्रित त्रिकोणीय ग्रिड जिसमें npoint अंक और ntri त्रिकोण शामिल हैं। त्रिकोण या तो उपयोगकर्ता द्वारा निर्दिष्ट किए जा सकते हैं या स्वचालित रूप से एक Delaunay त्रिकोण का उपयोग करके उत्पन्न किया जा सकता है।

पैरामीटर:
x, y : array-like of shape (npoints)

ग्रिड बिंदुओं के निर्देशांक।

triangles : integer array_like of shape (ntri, 3), optional

प्रत्येक त्रिभुज के लिए, तीन बिंदुओं के सूचक जो त्रिभुज को बनाते हैं, एक एंटीलॉकवाइज तरीके से क्रमबद्ध होते हैं। यदि निर्दिष्ट नहीं है, तो Delaunay त्रिभुज की गणना की जाती है।

mask : boolean array-like of shape (ntri), optional

किन त्रिभुजों को बाहर निकाला जाता है।

टिप्पणियाँ

एक त्रिभुज के वैध होने के लिए इसमें डुप्लिकेट बिंदु नहीं होना चाहिए, कॉलिनियर बिंदुओं से बने त्रिकोण या अतिव्यापी त्रिकोण होते हैं।

गुण:
edges : int array of shape (nedges, 2)

गैर-नकाबपोश त्रिभुजों के सभी किनारों वाले आकृति (nedges, 2) का पूर्णांक सरणी लौटें।

neighbors : int array of shape (ntri, 3)

पड़ोसी पूर्णांक युक्त आकृति (ntri, 3) का पूर्णांक सरणी लौटें।

mask : bool array of shape (ntri, 3)

त्रिकोणों को बाहर निकाला।

is_delaunay : bool

चाहे त्रिभुज एक गणना की गई विलंबित त्रिभुज है (जहाँ triangles निर्दिष्ट नहीं थे) या नहीं।

calculate_plane_coefficients(z) [source]

बिंदु (x, y) निर्देशांक और आकार के निर्दिष्ट z- सरणी (npoint) से सभी बेजोड़ त्रिकोणों के लिए समतल समीकरण गुणांक की गणना करें। लौटे हुए सरणी का आकार (npoints, 3) है और त्रिकोण त्रि में z- मान (x, y) की स्थिति को z = array[tri, 0] * x + array[tri, 1] * y + array[tri, 2] का उपयोग करके गणना करने की अनुमति देता है z = array[tri, 0] * x + array[tri, 1] * y + array[tri, 2]

edges

गैर-नकाबपोश त्रिभुजों के सभी किनारों वाले आकृति (nedges, 2) का पूर्णांक सरणी लौटें।

प्रत्येक पंक्ति बिंदु सूचकांक और अंत बिंदु सूचकांक शुरू करके एक छोर को परिभाषित करती है। प्रत्येक किनारा केवल एक बार दिखाई देता है, अर्थात अंक i और j के बीच की बढ़त के लिए, या तो (i, j) या (j, i) होगा

get_cpp_triangulation() [source]

यदि आवश्यक हो, तो अंतर्निहित C ++ त्रिभुज ऑब्जेक्ट लौटाएं।

static get_from_args_and_kwargs(*args, **kwargs) [source]

Args और kwargs, और शेष आर्ग्स और kwargs से निकाले गए मानों के साथ Triangulation ऑब्जेक्ट लौटाएं।

दो विकल्प हैं: या तो पहला तर्क एक ट्राइंगुलेशन ऑब्जेक्ट है, जिस स्थिति में इसे लौटाया जाता है, या वापस आने के लिए एक नया ट्राइंगुलेशन बनाने के लिए आर्ग और क्वार्ग पर्याप्त हैं। उत्तरार्द्ध मामले में, त्रिकोणीयकरण .__ init__ को संभावित आर्ग और क्रैग्स के लिए देखें।

get_masked_triangles() [source]

त्रिकोण की एक सरणी लौटाएं जो नकाबपोश नहीं हैं।

get_trifinder() [source]

इस त्रिकोणीयकरण के डिफ़ॉल्ट matplotlib.tri.TriFinder पर लौटें, यदि आवश्यक हो तो इसे matplotlib.tri.TriFinder । यह समान त्रिफ़ाइंडर ऑब्जेक्ट को आसानी से साझा करने की अनुमति देता है।

neighbors

पड़ोसी पूर्णांक युक्त आकृति (ntri, 3) का पूर्णांक सरणी लौटें।

प्रत्येक त्रिभुज के लिए, तीन त्रिभुजों के सूचक जो समान किनारों को साझा करते हैं, या -1, यदि ऐसा कोई पड़ोसी त्रिभुज नहीं है। पड़ोसी [i, j] वह त्रिभुज है जो बिंदु सूचकांक त्रिकोण [i, j] से बिंदु सूचकांक त्रिकोण [i, (j + 1)% 3] तक किनारे पर है।

set_mask(mask) [source]

मास्क सरणी सेट या साफ़ करें। यह या तो कोई भी नहीं है, या आकार (ntri) की एक बूलियन सरणी है।

class matplotlib.tri.TriFinder(triangulation) [source]

वर्गों के लिए सार बेस क्लास एक त्रिकोण के त्रिकोण को खोजने के लिए उपयोग किया जाता है जिसमें (x, y) बिंदु झूठ होते हैं।

TriFinder से प्राप्त वर्ग की किसी वस्तु को तुरंत भेजने के बजाय, यह आमतौर पर फ़ंक्शन matplotlib.tri.Triangulation.get_trifinder() का उपयोग करना बेहतर होता है।

व्युत्पन्न कक्षाएं __call __ (x, y) को लागू करती हैं जहां x, y समान आकार के बिंदु_रूप बिंदु निर्देशांक हैं।

class matplotlib.tri.TrapezoidMapTriFinder(triangulation) [source]

मामले: matplotlib.tri.trifinder.TriFinder

matplotlib.tri.TriFinder वर्ग ने एम। डी बर्ग, एम। वैन क्रेवेल्ड, एम। ओवरमारस और ओ। श्वार्जज़ोफ़ द्वारा लिखित पुस्तक "कम्प्यूटेशनल ज्यामिति, एल्गोरिथम और एप्लिकेशन" से ट्रेपेज़ॉइड मैप एल्गोरिथ्म का उपयोग किया।

त्रिकोणासन मान्य होना चाहिए, अर्थात इसमें डुप्लिकेट बिंदु नहीं होने चाहिए, कॉलिनियर बिंदुओं से निर्मित त्रिकोण या अतिव्यापी त्रिकोण होंगे। एल्गोरिथ्म में कॉलिनियर बिंदुओं से बने त्रिकोणों के लिए कुछ सहिष्णुता है, लेकिन इस पर भरोसा नहीं किया जाना चाहिए।

class matplotlib.tri.TriInterpolator(triangulation, z, trifinder=None) [source]

त्रिकोणीय ग्रिड पर प्रक्षेप करने के लिए उपयोग की जाने वाली कक्षाओं के लिए सार बेस क्लास।

व्युत्पन्न वर्ग निम्नलिखित विधियों को लागू करते हैं:

  • __call__(x, y) , जहाँ x, y समान आकार के निर्देशांक बिंदु निर्देशांक हैं, और यह उसी आकार के एक नकाबपोश सरणी को लौटाता है जिसमें प्रक्षेपित z-मान होते हैं।
  • gradient(x, y) , जहाँ x, y समान आकार के बिंदु निर्देशांक हैं, और यह कि उसी आकार के 2 नकाबपोश सरणियों की सूची लौटाता है जिसमें इंटरपोलर के 2 डेरिवेटिव्स होते हैं (x के संबंध में प्रक्षेपित z मानों का डेरिवेटिव) और वाई)।
class matplotlib.tri.LinearTriInterpolator(triangulation, z, trifinder=None) [source]

मामले: matplotlib.tri.triinterpolate.TriInterpolator

एक LinearTriInterpolator त्रिकोणीय ग्रिड पर रैखिक प्रक्षेप करता है।

प्रत्येक त्रिकोण को एक विमान द्वारा दर्शाया जाता है ताकि बिंदु (x, y) पर एक प्रक्षेपित मान त्रिभुज के तल पर स्थित हो (x, y)। इंटरपोलिटेड वैल्यूज़ त्रिकोण के आर-पार निरंतर होते हैं, लेकिन त्रिकोण के बीच किनारों पर उनका पहला डेरिवेटिव बंद होता है।

पैरामीटर:
triangulation : Triangulation object

बीच-बीच में रुकने का त्रिकोण।

z : array_like of shape (npoints,)

बीच में प्रक्षेप करने के लिए, ग्रिड बिंदुओं पर परिभाषित मूल्यों का सरणी।

trifinder : TriFinder object, optional

यदि यह निर्दिष्ट नहीं है, तो त्रिकोण के डिफ़ॉल्ट ट्राइफाइंडर का उपयोग matplotlib.tri.Triangulation.get_trifinder() कहकर किया जाएगा।

तरीके

`__call__` (x, y) (X, y बिंदुओं पर प्रक्षेपित मान लौटाता है)
`ढाल` (x, y) (एक्स, वाई अंक पर प्रक्षेपित व्युत्पन्न रिटर्न)
gradient(x, y) [source]

निर्दिष्ट एक्स, वाई बिंदुओं पर प्रक्षेपित व्युत्पन्न युक्त 2 नकाबपोश सरणियों की एक सूची देता है।

पैरामीटर:
x, y : array-like

x और y एक ही आकार और किसी भी संख्या के आयामों का समन्वय करते हैं।

यह दिखाता है:
dzdx, dzdy : np.ma.array

एक्स और वाई के रूप में एक ही आकार के 2 नकाबपोश सरणियों; त्रिभुज के बाहर (x, y) बिंदुओं के अनुरूप मानों को बाहर निकाला जाता है। पहले लौटे सरणी में के मान सम्‍मिलित हैं और दूसरा उनमें से

class matplotlib.tri.CubicTriInterpolator(triangulation, z, kind='min_E', trifinder=None, dz=None) [source]

मामले: matplotlib.tri.triinterpolate.TriInterpolator

एक CubicTriInterpolator त्रिकोणीय ग्रिड पर क्यूबिक प्रक्षेप करता है।

एक आयाम में - एक खंड पर - एक क्यूबिक इंटरपोलिंग फ़ंक्शन फ़ंक्शन के मूल्यों और इसके दोनों छोरों पर व्युत्पन्न द्वारा परिभाषित किया गया है। त्रिकोण के अंदर 2-d में यह लगभग समान है, सिवाय इसके कि फ़ंक्शन के मूल्यों और इसके 2 डेरिवेटिव को प्रत्येक त्रिकोण नोड पर परिभाषित किया जाना है।

CubicTriInterpolator प्रत्येक नोड पर फ़ंक्शन का मान लेता है - उपयोगकर्ता द्वारा प्रदान किया जाता है - और आंतरिक रूप से डेरिवेटिव के मूल्य की गणना करता है, जिसके परिणामस्वरूप एक चिकनी प्रक्षेप होता है। (एक विशेष विशेषता के रूप में, उपयोगकर्ता प्रत्येक नोड पर डेरिवेटिव के मूल्य को भी लागू कर सकता है, लेकिन यह सामान्य उपयोग नहीं माना जाता है।)

पैरामीटर:
triangulation : Triangulation object

बीच-बीच में रुकने का त्रिकोण।

z : array_like of shape (npoints,)

बीच में प्रक्षेप करने के लिए, ग्रिड बिंदुओं पर परिभाषित मूल्यों का सरणी।

kind : {'min_E', 'geom', 'user'}, optional

चौरसाई एल्गोरिथ्म की पसंद, इंटरपोलेंट डेरिवेटिव की गणना करने के लिए ('min_E' के लिए चूक):

  • यदि 'min_E': (डिफ़ॉल्ट) प्रत्येक नोड पर व्युत्पन्न एक झुकने ऊर्जा को कम करने के लिए गणना की जाती है।
  • यदि 'जियोम': प्रत्येक नोड पर व्युत्पन्न की गणना संबंधित त्रिकोण मानदंडों के भारित औसत के रूप में की जाती है। गति अनुकूलन (बड़े ग्रिड) के लिए उपयोग किया जाना है।
  • यदि 'उपयोगकर्ता': उपयोगकर्ता तर्क dz प्रदान करता है, तो कोई गणना की आवश्यकता नहीं है।
trifinder : TriFinder object, optional

यदि निर्दिष्ट नहीं किया गया है, तो त्रिकोण के डिफ़ॉल्ट ट्राइफाइंडर का उपयोग matplotlib.tri.Triangulation.get_trifinder() कहकर किया जाएगा।

dz : tuple of array_likes (dzdx, dzdy), optional

केवल अगर = 'उपयोगकर्ता' का उपयोग किया जाता है। इस स्थिति में dz (dzdx, dzdy) के रूप में प्रदान किया जाना चाहिए जहाँ dzdx, dzdy z के समान आकार के सरणियाँ हैं और त्रिभुज बिंदुओं पर इंटरपोलेंट प्रथम व्युत्पन्न हैं।

टिप्पणियाँ

यह नोट थोड़ा तकनीकी है और जिस तरह से CubicTriInterpolator एक क्यूबिक प्रक्षेप की गणना करता है।

प्रक्षेप त्रिकोणीय जाल के एक क्लो-टॉचर उपखंड योजना पर आधारित है (इसे स्पष्ट करने के लिए, ग्रिड के प्रत्येक त्रिकोण को 3 बाल-त्रिकोण में विभाजित किया जाएगा, और प्रत्येक बच्चे के त्रिकोण पर प्रक्षेपित फ़ंक्शन 2 का घन बहुपद है निर्देशांक)। यह तकनीक FEM (परिमित तत्व विधि) विश्लेषण से निकलती है; उपयोग किया जाने वाला तत्व कम Hsieh-Clough-Tocher (HCT) तत्व है। इसके आकार कार्यों को [1] में वर्णित किया गया है। इकट्ठे फ़ंक्शन को सी 1-चिकनी होने की गारंटी दी जाती है, अर्थात यह निरंतर है और इसका पहला डेरिवेटिव भी निरंतर है (यह त्रिकोण के अंदर दिखाना आसान है लेकिन किनारों को पार करते समय भी सच है)।

डिफ़ॉल्ट मामले में ( तरह = 'min_E'), इंटरपोलेंट एचसीटी तत्व आकृति कार्यों द्वारा उत्पन्न कार्यात्मक स्थान पर एक वक्रता ऊर्जा को कम करता है - प्रत्येक नोड पर लगाए गए मान लेकिन मनमाना डेरिवेटिव के साथ। न्यूनतम कार्यात्मक तथाकथित कुल वक्रता का अभिन्न अंग है (कार्यान्वयन [2] से एक एल्गोरिथ्म पर आधारित - पीसीजी विरल सॉल्वर):

यदि उपयोगकर्ता द्वारा केस प्रकार = 'जियोम' चुना जाता है, तो एक सरल ज्यामितीय सन्निकटन का उपयोग किया जाता है (त्रिकोण सामान्य वैक्टर का भारित औसत), जो बहुत बड़े ग्रिड पर गति में सुधार कर सकता है।

संदर्भ

[1] ( 1 , 2 ) मिशेल बर्नडौ, कमल हसन, "बेसिस सामान्य Hsieh-Clough-Tocher त्रिकोण के लिए कार्य करता है, पूर्ण या घटाया गया।", इंजीनियरिंग में इंटरनेशनल जर्नल फॉर न्यूमेरिकल मेथड्स, 17 (5): 784 - 789. 2.01।
[2] ( 1 , 2 ) सीटी केली, "अनुकूलन के लिए Iterative तरीके"।

तरीके

`__call__` (x, y) (X, y बिंदुओं पर प्रक्षेपित मान लौटाता है)
`ढाल` (x, y) (एक्स, वाई अंक पर प्रक्षेपित व्युत्पन्न रिटर्न)
gradient(x, y) [source]

निर्दिष्ट एक्स, वाई बिंदुओं पर प्रक्षेपित व्युत्पन्न युक्त 2 नकाबपोश सरणियों की एक सूची देता है।

पैरामीटर:
x, y : array-like

x और y एक ही आकार और किसी भी संख्या के आयामों का समन्वय करते हैं।

यह दिखाता है:
dzdx, dzdy : np.ma.array

एक्स और वाई के रूप में एक ही आकार के 2 नकाबपोश सरणियों; त्रिभुज के बाहर (x, y) बिंदुओं के अनुरूप मानों को बाहर निकाला जाता है। पहले लौटे सरणी में के मान सम्‍मिलित हैं और दूसरा उनमें से

class matplotlib.tri.TriRefiner(triangulation) [source]

मेष शोधन को लागू करने वाली कक्षाओं के लिए सार आधार वर्ग।

एक TriRefiner एक Triangulation ऑब्जेक्ट को एनकैप्सुलेट करता है और मेष शोधन और प्रक्षेप के लिए उपकरण प्रदान करता है।

व्युत्पन्न वर्गों को लागू करना चाहिए:

  • refine_triangulation(return_tri_index=False, **kwargs) , जहाँ वैकल्पिक कीवर्ड तर्क kwargs को प्रत्येक TriRefiner ठोस कार्यान्वयन में परिभाषित किया गया है, और जो वापस आता है:

    • एक परिष्कृत त्रिकोणासन
    • वैकल्पिक रूप से ( वापसी_ट्री_इन्डेक्स पर निर्भर करता है), परिष्कृत त्रिभुज के प्रत्येक बिंदु के लिए: प्रारंभिक त्रिभुज त्रिभुज का सूचकांक जिसमें यह है।
  • refine_field(z, triinterpolator=None, **kwargs) , जहां:

    • आधार मानों को आधार त्रिभुज नोड्स में परिभाषित (परिष्कृत करने के लिए)
    • ट्रायएन्थपोलर एक TriInterpolator (वैकल्पिक) है
    • अन्य वैकल्पिक कीवर्ड तर्क kwargs प्रत्येक TriRefiner कंक्रीट कार्यान्वयन में परिभाषित किए गए हैं

    और जो परिष्कृत त्रिकोणीय जाल और परिष्कृत त्रिभुज नोड्स पर क्षेत्र के प्रक्षेपित मानों के रूप में लौटता है।

class matplotlib.tri.UniformTriRefiner(triangulation) [source]

मामले: matplotlib.tri.trirefine.TriRefiner

पुनरावर्ती उप विभाजनों द्वारा वर्दी जाल शोधन।

पैरामीटर:
triangulation : Triangulation

इनकैप्सुलेटेड ट्राइजंक्शन (परिष्कृत किया जाना है)

refine_field(z, triinterpolator=None, subdiv=3) [source]

परिमार्जित त्रिभुज पर परिभाषित क्षेत्र को परिष्कृत करता है।

Refi_tri (परिष्कृत त्रिभुज), Refi_z (परिशोधित त्रिभुज के नोड पर क्षेत्र के प्रक्षेपित मान) लौटाता है

पैरामीटर:
z : 1d-array-like of length n_points

परिशोधित त्रिभुज के नोड्स पर परिभाषित करने के लिए क्षेत्र के मान। ( n_points प्रारंभिक त्रिभुज में अंकों की संख्या है)

triinterpolator : TriInterpolator, optional

इंटरपोलर का उपयोग क्षेत्र प्रक्षेप के लिए किया जाता है। यदि निर्दिष्ट नहीं है, तो CubicTriInterpolator का उपयोग किया जाएगा।

subdiv : integer, optional

उपखंड के लिए पुनरावृत्ति स्तर। दोष 3. प्रत्येक त्रिभुज को 4**subdiv चाइल्ड त्रिकोण में विभाजित किया जाएगा।

यह दिखाता है:
refi_tri : Triangulation object

लौट आया परिष्कृत त्रिकोणासन

refi_z : 1d array of length: refi_tri node count.

लौटे हुए प्रक्षेपित क्षेत्र ( Refi_tri nodes पर)

refine_triangulation(return_tri_index=False, subdiv=3) [source]

कम्पन्न किए गए त्रिभुज के समान रूप से परिष्कृत त्रिभुज refi_triangulation की गणना करता है।

यह फ़ंक्शन प्रत्येक पिता त्रिभुज को 4 बच्चे उप-त्रिकोणों में विभाजित करता है जो किनारों पर बने मिडसाइड नोड्स, पुनरावर्ती (रिकर्सन सबडिवीव का स्तर) में विभाजित होकर परिशोधित त्रिभुज को परिष्कृत करता है। अंत में, प्रत्येक त्रिभुज इसलिए 4**subdiv चाइल्ड त्रिकोण में विभाजित है। उपखंड के लिए डिफ़ॉल्ट मान 3 है जिसके परिणामस्वरूप प्रारंभिक त्रिकोण के प्रत्येक त्रिकोण के लिए 64 परिष्कृत उपशीर्षक हैं।

पैरामीटर:
return_tri_index : boolean, optional

बूलियन यह दर्शाता है कि क्या प्रत्येक बिंदु के पिता त्रिकोण सूचकांक को दर्शाने वाली एक सूचकांक तालिका वापस आ जाएगी। डिफ़ॉल्ट मान गलत।

subdiv : integer, optional

उपखंड के लिए पुनरावृत्ति स्तर। चूक मूल्य 3. प्रत्येक त्रिकोण को 4**subdiv चाइल्ड त्रिकोण में विभाजित किया जाएगा।

यह दिखाता है:
refi_triangulation : Triangulation

लौट आया परिष्कृत त्रिकोणासन

found_index : array-like of integers

Refi_triangulation के प्रत्येक बिंदु के लिए त्रिभुज युक्त प्रारंभिक त्रिकोण का सूचकांक । रिटर्न केवल तभी दिया जाता है जब return_tri_index ट्रू पर सेट हो।

class matplotlib.tri.TriAnalyzer(triangulation) [source]

त्रिकोणीय जाल विश्लेषण और सुधार के लिए बुनियादी उपकरणों को परिभाषित करें।

एक TriAnalizer एक Triangulation ऑब्जेक्ट को एन्क्रिप्ट करता है और मेष विश्लेषण और मेष सुधार के लिए बुनियादी उपकरण प्रदान करता है।

पैरामीटर:
triangulation : Triangulation object

विश्लेषण करने के लिए समझाया त्रिकोणासन।

गुण:
`scale_factors`
circle_ratios(rescale=True) [source]

त्रिभुज त्रिभुज समतलता का एक माप देता है।

खतना त्रिज्या के ऊपर चीरा हुआ त्रिज्या का अनुपात एक त्रिकोण समतलता का व्यापक रूप से उपयोग किया जाने वाला संकेतक है। यह हमेशा समतुल्य त्रिकोणों के लिए <= 0.5 और == 0.5 । 0.01 से नीचे सर्कल अनुपात बहुत सपाट त्रिकोणों को दर्शाता है।

2 अक्ष के बीच के पैमाने के अंतर के कारण अवांछित कम मूल्यों से बचने के लिए, त्रिकोणीय जाल को पहले scale_factors साथ एक इकाई वर्ग के अंदर फिट करने के लिए फिर से scale_factors (केवल यदि scale_factors सही है, जो इसका डिफ़ॉल्ट मान है)।

पैरामीटर:
rescale : boolean, optional

यदि सही है, तो एक पुनर्विक्रय आंतरिक रूप से किया जाएगा ( scale_factors आधार पर, ताकि एक इकाई वर्ग जाल के अंदर ( scale_factors ) त्रिकोण बिल्कुल फिट हों। डिफ़ॉल्ट सत्य है।

यह दिखाता है:
circle_ratios : masked array

परिवृत्त त्रिज्या के ऊपर अविकसित त्रिज्या का अनुपात, एन्कैप्सुलेटेड त्रिभुज के प्रत्येक 'पुनर्विकसित' त्रिकोण के लिए। नकाबपोश त्रिभुजों के अनुरूप मानों को बाहर निकाला जाता है।

get_flat_tri_mask(min_circle_ratio=0.01, rescale=True) [source]

त्रिभुज से अत्यधिक समतल सीमा त्रिभुज को हटा देता है।

एक मास्क new_mask लौटाता है जो अपने सीमा-स्थित फ्लैट त्रिकोण (उनके circle_ratios() अनुसार circle_ratios() से एन्कैप्सुलेटेड ट्राइजंक्शन को साफ करने की अनुमति देता है। यह मुखौटा बाद में matplotlib.tri.Triangulation.set_mask() का उपयोग करके त्रिकोणासन पर लागू करने के लिए है। new_mask इस अर्थ में प्रारंभिक त्रिभुज मुखौटा का एक विस्तार है कि प्रारंभ में एक त्रिभुज नकाबपोश बना रहेगा।

New_mask सरणी को पुनरावर्ती रूप से परिकलित किया गया है; प्रत्येक चरण पर फ्लैट त्रिकोण केवल तभी हटाए जाते हैं जब वे वर्तमान मेष सीमा के साथ एक पक्ष साझा करते हैं। इस प्रकार त्रिकोणीय डोमेन में कोई नया छेद नहीं बनाया जाएगा।

पैरामीटर:
min_circle_ratio : float, optional

यदि r / R < min_circle_ratio हो तो incircle / circumcircle radii ratio r / R के साथ बॉर्डर त्रिकोण हटा दिए जाएंगे । डिफ़ॉल्ट मूल्य: 0.01

rescale : boolean, optional

यदि सही है, तो एक पुनर्विक्रय पहले आंतरिक रूप से ( scale_factors आधार पर) किया जाएगा, ताकि ( scale_factors ) त्रिकोण एक इकाई वर्ग जाल के अंदर बिल्कुल फिट हो। स्केल के अंतर के लिए यह rescaling खातों जो 2 अक्ष के बीच मौजूद हो सकता है। डिफ़ॉल्ट (और अनुशंसित) मान सत्य है।

यह दिखाता है:
new_mask : array-like of booleans

एन्कैप्सुलेटेड त्रिकोणासन पर लागू करने के लिए मास्क। प्रारंभ में सभी नकाबपोश त्रिकोण नए_मास्क में नकाबपोश बने हुए हैं

टिप्पणियाँ

इस कार्य के पीछे तर्क यह है कि एक Delaunay त्रिकोण - बिंदुओं के एक असंरचित सेट की - कभी-कभी इसकी सीमा पर लगभग सपाट त्रिकोण होते हैं, जो भूखंडों में कलाकृतियों के लिए अग्रणी होते हैं (विशेष रूप से उच्च-रिज़ॉल्यूशन के लिए)। गणना की गई new_mask के साथ मास्क किए गए , इनकैप्सुलेटेड ट्राइंगुलेशन में min_circle_ratio के नीचे एक सर्कल अनुपात के साथ कोई और अधिक अनमास्क बॉर्डर त्रिकोण नहीं होंगे , इस प्रकार बाद के प्लॉट्स या प्रक्षेप के लिए मेष गुणवत्ता में सुधार होगा।

scale_factors

एक इकाई वर्ग में त्रिभुज को पुनर्विकसित करने वाले कारक।

रिटर्न k , 2 स्केल कारकों का टपल।

यह दिखाता है:
k : tuple of 2 floats (kx, ky)

झांकियों का तुक जो त्रिकोणासन को पुनर्विक्रय करेगा: [triangulation.x * kx, triangulation.y * ky] एक इकाई वर्ग के अंदर बिल्कुल फिट बैठता है।