Python 通用3d possion磁盘采样
我想为三维网格创建泊松圆盘采样。我使用实现将其推广到3D。然而，似乎我遗漏了什么，我找不到问题所在。此实现遵循Robert Bridson的算法 我所做的是将每个2d对象变成3d，并用球坐标创建新的点 从随机导入随机 从数学导入cos、sin、floor、sqrt、pi、ceil def欧几里得距离a，b： dx=a[0]-b[0] dy=a[1]-b[1] dz=a[2]-b[2] 返回sqrtdx*dx+dy*dy+dz*dz def泊松盘样本宽度、高度、厚度、r、k=5，距离=欧几里得距离，随机=随机： tau=2*pi cellsize=r/sqrt2 网格宽度=intceilwidth/cellsize 网格高度=单元高度/单元大小 网格厚度=内部厚度/单元大小 网格=[无]*网格宽度*网格高度*网格厚度 def网格协调器： 返回intfloorp[0]/cellsize、intfloorp[1]/cellsize、intfloorp[2]/cellsize def fitsp、gx、gy、gz： yrange=listrangemaxgy-2,0，mingy+3，网格高度 zrange=listrangemaxgz-2,0，mingz+3，网格厚度 对于范围为MaxGx-2、0、mingx+3的x，网格宽度： 对于y范围内的y： 对于zrange中的z： g=网格[x+y+z*网格宽度] 如果g为无： 持续Python 通用3d possion磁盘采样,python,poisson,sample-data,Python,Poisson,Sample Data,我想为三维网格创建泊松圆盘采样。我使用实现将其推广到3D。然而，似乎我遗漏了什么，我找不到问题所在。此实现遵循Robert Bridson的算法 我所做的是将每个2d对象变成3d，并用球坐标创建新的点 从随机导入随机 从数学导入cos、sin、floor、sqrt、pi、ceil def欧几里得距离a，b： dx=a[0]-b[0] dy=a[1]-b[1] dz=a[2]-b[2] 返回sqrtdx*dx+dy*dy+dz*dz def泊松盘样本宽度、高度、厚度、r、k=5，距离=欧几里得距离
如果是distancep，g我认为你对代码的修改很好。。。我唯一关心的是调用queue.pop，当发现一个点时，不会中断循环，这看起来有点可疑。如果您关心样本的发射顺序，那么这将与已发布的算法不同，但在其他方面可能并不重要
您的主要问题是尝试生成大量点，并且该方法必须对每个点执行相当多的工作，因此需要一段时间才能完成！如果我在生成时将代码更改为屈服点，即在queue.appendp附近添加屈服点，而不是在末尾全部返回，那么我会得到看起来合理的输出我通过谷歌搜索该算法的python 3d实现偶然发现了这段代码。发布的代码确实不起作用！至少有两个问题：
grid[grid_x + grid_y + grid_z * grid_width] = p
d = r * sqrt(3 * random() + 1)
px = qx + d * cos(alpha) * sin(theta)
py = qy + d * sin(alpha) * sin(theta)
pz = qz + d * cos(theta)