Numpy для векторизации цикла - точки, треугольники, площадь, расчет объема
У меня есть два массива numpy: один содержит координаты трехмерных точек, а второй - треугольники, составленные из этих точек. Мне нужно вычислить двумерную площадь верхней поверхности и объем этих треугольников (тетраэдров?) с высотой основания самой низкой точки.
Минимальный рабочий пример того, что я получил. Работает нормально, но медленно.
import numpy as np
pts = np.array([[744, 547, 695], [784, 511, 653], [779, 546, 746], [784, 489, 645], [834, 423, 614], [619, 541, 598]])
trs = np.array([[1, 2, 3], [2, 3, 4], [3, 4, 5], [4, 5, 0], [5, 0, 1]])
h_min = np.min(pts[:, 2])
print(f"H min : {h_min} m", )
a = 0
v = 0
for tr in trs:
p1, p2, p3 = tr
x1, y1, z1 = pts[p1]
x2, y2, z2 = pts[p2]
x3, y3, z3 = pts[p3]
area2d = abs(0.5 * (((x2 - x1) * (y3 - y1)) - ((x3 - x1) * (y2 - y1))))
h_mean = (z1 + z2 + z3) / 3 - h_min
v_tr = area2d * h_mean
a += area2d
v += v_tr
print(f"AREA : {a} m2")
print(f"VOLUME: {v} m3")
Проблема в том, что на самом деле эти массивы содержат миллионы точек и треугольников, и это требует слишком долгого расчета. Я нашел метод, называемый векторизацией numpy, но понятия не имею, как заставить его работать в моем случае. Может ли кто-нибудь объяснить мне, возможно ли это вообще? Быстрый расчет объема является обязательным. Площадь - было бы здорово. Спасибо!
Спасибо! Я обязательно присмотрюсь и к Нумбе :D
Ответы 1
Вы можете использовать векторизованные операции. Намного эффективнее по сравнению с методом, который у вас есть.
[x1, x2, x3], [y1,y2,y3], [z1,z2,z3] = pts[trs].T
area2d = abs(0.5 * (((x2 - x1) * (y3 - y1)) - ((x3 - x1) * (y2 - y1))))
a = area2d.sum()
v = area2d @ ( (z1 + z2 + z3) / 3 - h_min)
print(f"AREA : {a} m2")
print(f"VOLUME: {v} m3")
взгляните на
numbaпакет. Все, что вам нужно, это создать функцию из вашего кода и добавить к ней декоратор numba. Действительно стоит поучиться и обязательно здесь буду работать.