Python凸面外壳与scipy.spatial.Delaunay，如何删除外壳内的点？

我有一个np.数组中的3D点列表，名为

pointsList

，值为

float

：

[[1., 2., 10.],
 [2., 0., 1.],
 [3., 6., 9.],
 [1., 1., 1.],
 [2., 2., 2.],
 [10., 0., 10.],
 [0., 10., 5.],
... etc.

此代码对点云进行Delaunay三角剖分：

import numpy as np
import scipy.spatial 

tri = scipy.spatial.Delaunay(pointsList) 
# Delaunay triangulation

indices = tri.simplices
# indices of vertices

vertices = points[indices]
# the vertices for each tetrahedron

但是，在三角剖分步骤之前，我想从列表中删除凸包内部的所有点

一个解决方案是创建一个名为

短名单

的新

np.array

，并将它们存储在那里

但是

scipy

（或任何其他解决方案）中的哪个函数可以做到这一点

如何对该操作进行编程

---

谢谢

凸包是Delaunay三角剖分的一个子图

所以你可以用，e。g

比较

scipy.spatial.Delaunay

和

scipy.spatial.ConvexHull

（2D）

---

你是如何绘制这幅图像的？@TripShock这是两幅图像。我将散点数据（散点图）和链接顶点的数据（线图）输入matplotlib。您可以通过

simplices

属性中的索引获得链接顶点。@embert谢谢您的回答，但是在执行ConvexHull操作之后，我如何计算Delaunay三角剖分？？？@adrienlucca.wordpress.com您为什么要这样做？您可以执行一次Delaunay（scipy.spatial.Delaunay），通过这样做，您也可以使用ConvexHull（scipy.spatial.Delaunay.ConvexHull）。

from scipy.spatial import ConvexHull
cv = ConvexHull(pointList)

hull_points = cv.vertices
# the vertices of the convex hull

set(range(len(pointList))).difference(ch.vertices)
# the vertices inside the convex hull