scipy Voronoi

ボロノイ分割をしたかったので scipy.spatial.Voronoi を使ったのだけれど、用語や配列の意味に混乱したので、整理してみた。

ドキュメントにあるように、処理自体はすぐにできる。

import numpy
import scipy.spatial
v = scipy.spatial.Voronoi(numpy.array([[0,0],[0,1],[1,1]]))

まず point, region, ridge, vertice の意味。2 次元だとこんな絵になる。2 次元だと ridge は線だけれども、3 次元だと ridge は面になる。

それぞれのデータは Voronoi object の属性に対応表の形で入っている。インデックス番号で対応表は表現されている。図にするとこんな感じで辿るようになっている。少し凝ったことをすると、たくさん辿らないといけないので、迷子にならないように丁寧に追いかけないといけない。

閉じた領域で Polygon を作る時は、例えば次のようなコードになる。

import geopandas as gpd
from shapely.geometry import Polygon
va = gpd.GeoDataFrame([dict(geometry=Polygon([v.vertices[vt] for vt in v.regions[r]]), pti=pti)
	for pti,r in enumerate(v.point_region) if -1 not in v.regions[r]])