Scipy空間 計算凸包（convexHull

凸包：數學上指，在實向量空間v中的一組點x的凸包或凸包絡是包含x的最小凸集。通俗的來說就是包圍一組散點的最小凸邊形。

在scipy.spatial 中計算凸包的函式，scipy中convexhull輸入的引數可以是m2的點座標。其返回值的屬性.verticess是所有凸輪廓點在散點（m2）中的索引值。

注意：屬性.verticess繪製出來的輪廓點是按照逆時針排序

scipy 計算得到的凸包見下圖：

**示例：

# -*- coding: utf-8 -*-

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from scipy.spatial import convexhull
##########scipy 凸包################
points = np.random.rand(30,
2)hull = convexhull(points)
plt.plot(points[:,
0], points[:,
1],'o'
)# hull.vertices 得到凸輪廓座標的索引值，逆時針畫
hull1=hull.vertices.tolist(
)#要閉合必須再回到起點[0]0]
)plt.plot(points[hull1,0]
, points[hull1,1]
,'r--^'
,lw=2)
for i in
range
(len
(hull1)-1
):plt.text(points[hull1[i],0
], points[hull1[i],1
],str(i)
,fontsize=
20)

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