在scipy.spatial.Delaunay python中查找点所属的所有简单化

在使用

scipy.spatial.Delaunay

的Delaunay三角剖分中，是否有任何方法可以获得某个点所包含的所有简单/三角形

我知道有一个

find_simplex（）

函数，它只返回一个点所属的三角形，但我想得到它所属的所有三角形

因此，在本例中，当我对点6执行

find_simplex（）

时，它只返回三角形2，但我希望它返回三角形1、2、3、4、10和9，因为点6是所有这些三角形的一部分

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任何帮助都将不胜感激

你不想

找到单纯形，因为它是几何的，而不是拓扑的。也就是说，它将一个点视为一个位置，而不是三角剖分的一个组成部分：几乎所有的点都位于一个单纯形中，所以这就是它报告的内容

相反，请使用顶点编号。简单的答案是使用
simplices
属性：

vert=6
[i for i,s in enumerate(d.simplices) if vert in s]

有了更多的代码，就可以使用和
邻域属性更有效地搜索。
通过

def get_simplices(self, vertex):
    "Find all simplices this `vertex` belongs to"
    visited = set()
    queue = [self.vertex_to_simplex[vertex]]
    while queue:
        simplex = queue.pop()
        for i, s in enumerate(self.neighbors[simplex]):
            if self.simplices[simplex][i] != vertex and s != -1 and s not in visited:
                queue.append(s)
        visited.add(simplex)
    return np.array(list(visited))

例如：

import scipy.spatial
import numpy as np
np.random.seed(0)
points = np.random.rand(10, 2)
tri = scipy.spatial.Delaunay(points)
vertex = 2
simplices = get_simplices(tri, vertex)
# 0, 2, 5, 9, 11
neighbors = np.unique(tri.simplices[simplices].reshape(-1)])
# 0, 1, 2, 3, 7, 8

可视化：

import matplotlib.pyplot as plt
plt.triplot(points[:,0], points[:,1], tri.simplices)
plt.plot(points[neighbors,0], points[neighbors,1], 'or')
plt.plot(points[vertex,0], points[vertex,1], 'ob')
plt.show()

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