Python 在陆地上保留点，在水上放置点

我有几个多边形，它们实际上是点的并集。我想要一个相当快速的方法来移除不是陆地（而是河流、湖泊、海洋等）上的点

到目前为止，我已经想出了以下方法，将我从左图带到右图：

然后在循环中测试我的点：

with open(in_csv) as f:
    for x in csv.reader(f):
        # Lat, Lng, Mins, Mode
        if not point_in_water(float(x[0]), float(x[1])):
           coords.append([x[0], x[1])

我使用了三个形状文件，这对我来说是可以的（其中一个有点粗糙）：

然而，对于10000点来说，代码有点慢（我有大约30个文件，所以需要检查300000点）

我想知道是否有以下任何一种可能：

1） 我正在循环通过形状并检查形状。包含（点）而不是循环通过点和检查点。在（形状）->我不确定是否会有改进

2） 使用空间索引可能会加快速度，但是我认为RTree在Python3.4中不再有效

3） 也许有一个更快的函数（一个粗略的包含），它只检查边界，我可以将它作为第一步使用，然后作为第二步使用包含

4） 是否有一种方法可以同时矢量化和传递所有点，而不是循环通过点

5） 也许将形状优美的多边形转换为路径会更快，这样我就可以使用matpotlib的path.contains_点了

6） 最后，我意识到我可能应该对多边形测试中的点使用墨卡托投影，但是粗糙的切割对我来说很好（无论如何，水的形状文件并不是超精确的）

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<谢谢>

免责声明，我没有用Saby或菲奥娜说过，你需要边界内的界线还是边界？如果只是边界，那么简化事情的一种方法可能是使用@DrBwts。不幸的是，我确实需要保留这些点，因为我只是在水中添加点

rtree

0.8版引入了对Python3.x的支持，所以尝试一下吧。空间索引将极大地提高您的性能。为了加快这一过程，我将尝试首先获得所有“水”多边形的并集，然后根据此多多边形检查每个点。我的意思是，这将是一个巨大的多边形，联合行动可能需要一段时间，但我认为如果你有很多观点，这将真正加快进程。

with open(in_csv) as f:
    for x in csv.reader(f):
        # Lat, Lng, Mins, Mode
        if not point_in_water(float(x[0]), float(x[1])):
           coords.append([x[0], x[1])