我使用以下过程计算给定范围的正方形网格(左下-->右上)的给定半径的六边形多边形坐标:
def calc_polygons(startx, starty, endx, endy, radius):
sl = (2 * radius) * math.tan(math.pi / 6)
# calculate coordinates of the hexagon points
p = sl * 0.5
b = sl * math.cos(math.radians(30))
w = b * 2
h = 2 * sl
origx = startx
origy = starty
# offsets for moving along and up rows
xoffset = b
yoffset = 3 * p
polygons = []
row = 1
counter = 0
while starty < endy:
if row % 2 == 0:
startx = origx + xoffset
else:
startx = origx
while startx < endx:
p1x = startx
p1y = starty + p
p2x = startx
p2y = starty + (3 * p)
p3x = startx + b
p3y = starty + h
p4x = startx + w
p4y = starty + (3 * p)
p5x = startx + w
p5y = starty + p
p6x = startx + b
p6y = starty
poly = [
(p1x, p1y),
(p2x, p2y),
(p3x, p3y),
(p4x, p4y),
(p5x, p5y),
(p6x, p6y),
(p1x, p1y)]
polygons.append(poly)
counter += 1
startx += w
starty += yoffset
row += 1
return polygons
这对于数百万个多边形来说很有效,但是对于大网格,速度会很快减慢(并占用大量内存)。我想知道是否有一种方法来优化这一点,可能是将基于范围计算的顶点的numpy数组压缩在一起,然后完全删除循环——但是,我的几何结构不够好,因此欢迎提出任何改进建议。在
将问题分解成规则的正方形网格(不连续)。一个列表将包含所有移位的十六进制(即偶数行),另一个列表将包含未移动的(直线)行。在
正如您所预测的,压缩可以带来更快的性能,特别是对于较大的网格。在我的笔记本电脑上,当计算30个六边形网格时,我看到了3倍的加速——2900个六边形网格的速度是10倍。在
^{pr2}$可能有机会创建迭代器而不是列表来节省内存。取决于代码如何使用多边形列表。在
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