移除多個多邊形內的點

Question

數據：我有兩個長度分別為100,000的變量a和b的坐標，並且我有一個文本文件，其中包含多個多邊形的坐標。

我現在想刪除不同多邊形內的所有a和b點。

為此，我正在嘗試使用此答案在STACKOVERFLOW中的代碼，該代碼可對一個點和一個多邊形進行處理。

我想出的方法來解決幾個點和幾個多邊形的問題是這樣的：

• 取第一個多邊形的坐標
• 對a and b所有100,000個點運行該函數， 如果它們在內部，則將它們附加到列表中，以后可以用來與原始a和b比較
• 使用第二個多邊形的坐標執行以上兩個步驟，依此類推...

現在我面臨兩個問題，我不知道該如何處理。

1. 包含多邊形坐標的文本文件如下所示：

   020241-041200 4 30.83 -3.69 30.82 -3.69 30.82 -3.73 30.83 -3.73

   020241-041200 12 30.91 -4.03 30.89 -4.03 30.85 -4.05 30.83 -4.07 30.82 -4.09 30.84 -4.16 30.89 -4.19 30.96 -4.16 30.97 -4.13 30.97 -4.08 30.95 -4.05 30.93 -4.04

   這里（020241-041200）是多邊形的ID ，而（4）是多邊形具有的角數， 30.83是第一個角的X坐標， -3.69是 第一個角 的Y坐標等等。

   我想跳過前兩列，以便僅考慮多邊形的X，Y坐標。 我怎么做？

2. 多邊形的形狀不同 ，如您所見， 第二個多邊形具有12個角 ，而第一個多邊形為4個。

a and b 100,000點a and b

如果除了我上面給出的解決方案之外，還有任何方便的方法，它也將很有用。

我只想要a和b在多邊形之外的那些點。

Answer 1

當您說“ a和b的那些在多邊形之外的點”時，是指在所有多邊形之外還是在任何多邊形之外？

這是：

1. 讀取多邊形點並創建適當的數據結構以與point_in_poly函數一起使用的point_in_poly 。
2. 用於檢查點是否在任何多邊形中的例程。

這是從文件中讀取多邊形點的例程：

def readPolygons(path):
  polygons = []
  with open(path) as f:
    for line in f:                                         # (1)
      words = [ float(y) for y in (line.split())[2:] ]     # (2)
      poly = zip (words[::2], words[1::2])                 # (3)
      if len(poly):                                        # (4)
        polygons.append(poly)
  return polygons

每個多邊形都表示為成對的浮點列表，並且例程返回一個多邊形列表。

筆記：

1. 遍歷文件中的所有行。
2. 將行拆分為單詞，使用[2:]刪除前兩個單詞，然后將每個單詞轉換為浮點數。
3. 創建一個成對的列表，以1、3、5等為x坐標，以2、4、6等為y坐標。
4. 忽略空行。

這是檢查點是否在任何多邊形中的例程：

def inAnyPolygon(x,y,polygons):
  for p in polygons:
    if point_in_poly(x,y,p):
      return True
  return False

如果您的條件是“在所有多邊形中”，則使用：

def inAllPolygons(x,y,polygons):
  for p in polygons:
    if not point_in_poly(x,y,p):
      return False
  return True

更新：如果你有一個點列表points ，你可以創建一個包含那些不以任何與多邊形的點另一個列表：

outliers = []
for p in points:
  (x,y) = p
  if not inAnyPolygons(x,y,polygons):
    outliers.append(p)
return outliers

如果a和b是分別表示100000點的x和y坐標的數字列表，則下面是查找異常值的代碼：

outliers = []
for (x,y) in zip(a,b):
  if not inAnyPolygons(x,y,polygons):
    outliers.append((x,y))
return outliers