均匀的生成圆和三角形内的随机点-白红宇

代码在每一章节最后

一、均匀生成圆内的随机点

我们知道生成矩形内的随机点比较容易，只要分别随机生成相应的横坐标和纵坐标，比如随机生成范围[-10,10]内横坐标x，随机生成范围[-20,20]内的纵坐标y，那么(x,y)就是生成的随机点。由此，我们很容易的想到了算法1

算法1（正确的）：

每个圆对应一个外切矩形，我们随机生成矩形内的点，如果该点在圆内，就返回改点，否则重新生成直到生成的点在圆内。

该方法的缺点是有可能连续几次都生成不了符合要求的点。（可以求得：每次生成点时，该点有的概率在圆内）

算法2（错误的）：

可能有的人想到该方法，根据圆的解析式（假设圆心在原点）我们可以先随机生成[-R, R]范围内横坐标x，然后生成范围内的随机数y，(x,y)就是需要的点。

我们写程序模拟了该过程，从下图可以看出，我们可以看到当x靠近圆的边缘使，y的范围减小，因此两边边缘的点较密集，靠近圆心的点较稀疏。

算法3（错误的）：

还可以根据极坐标，圆内的点可以如下描述

x = r*sin(theta)

y = r*cos(theta)

其中0 <= r <= R, 0 <= theta < 360

先随机生成[0, 360)内的theta，然后随机生成[0, R]内的r。

theta固定后，当r越靠近R，即点越靠近圆的边缘，因此如果r是[0，R]等概率生成的，那么圆的边缘的点会比靠近圆心处要稀疏。

算法4（正确的）：

和算法3一样还是根据极坐标

x = r*sin(theta)

y = r*cos(theta)

其中0 <= r <= R, 0 <= theta < 360

先随机生成[0, 360)内的theta，然后随机生成[0, 1]内的k, 且r = sqrt(k)*R。

根据根号函数的性质，这样使得r的分布在k靠近1（靠近边缘）的地方点变得较密，具体证明可参考, 也可以参考论文“”，圆是椭圆的特例

以上的4个算法的代码如下(Python3.3):

                            
import
numpy as np
import
matplotlib.pyplot as plt
import
random
import
math
#博客算法1
def
GeneratePointInCycle1(point_num, radius):
    
for
i 
in
range
(
1
, point_num
+
1
):
        
while
True
:
            
x 
=
random.uniform(
-
radius, radius)
            
y 
=
random.uniform(
-
radius, radius)
            
if
(x
*
*
2
) 
+
(y
*
*
2
) < (radius
*
*
2
):
                
break
        
plt.plot(x, y, 
'*'
, color 
=
"black"
)
#博客算法2
def
GeneratePointInCycle2(point_num, radius):
    
for
i 
in
range
(
1
, point_num
+
1
):
        
x 
=
random.uniform(
-
radius, radius)
        
y_max 
=
math.sqrt(radius
*
*
2
-
x
*
*
2
)
        
y 
=
random.uniform(
-
y_max, y_max)
        
plt.plot(x, y, 
'*'
, color 
=
"black"
)
#博客算法3
def
GeneratePointInCycle3(point_num, radius):
    
for
i 
in
range
(
1
, point_num
+
1
):
        
theta 
=
random.random()
*
2
*
pi;
        
r 
=
random.uniform(
0
, radius)
        
x 
=
r
*
math.sin(theta)
        
y 
=
r
*
math.cos(theta)
        
plt.plot(x, y, 
'*'
, color 
=
"black"
)
#博客算法4
def
GeneratePointInCycle4(point_num, radius):
    
for
i 
in
range
(
1
, point_num
+
1
):
        
theta 
=
random.random()
*
2
*
pi;
        
r 
=
random.uniform(
0
, radius)
        
x 
=
math.sin(theta)
*
(r
*
*
0.5
)
        
y 
=
math.cos(theta)
*
(r
*
*
0.5
)
        
plt.plot(x, y, 
'*'
, color 
=
"black"
)      
pi 
=
np.pi
theta 
=
np.linspace(
0
, pi
*
2
, 
1000
)
R 
=
1
x 
=
np.sin(theta)
*
R
y 
=
np.cos(theta)
*
R
plt.figure(figsize
=
(
6
,
6
))
plt.plot(x,y,label 
=
"cycle"
,color
=
"red"
,linewidth
=
2
)
plt.title(
"cycyle"
)
GeneratePointInCycle4(
4000
, R) 
#修改此处来显示不同算法的效果
plt.legend()
plt.show()
         
       

一、均匀生成三角形内的随机点

算法5（错误的）

对于三角形ABC和一点P，可以有如下的向量表示：

p点在三角形内部的充分必要条件是：1 >= u >= 0, 1 >= v >= 0, u+v <= 1。

先生成[0,1]的随机数u，然后生成[0, 1-u]内的随机数v，u、v生成后，就可以得到p点的坐标:

由下图可知，该算法生成的点在靠近A点处较浓密

算法6（正确的）

如图所示，三角形ABC有与之对应的矩形ABNM，且矩形面积是三角形的两倍，三角形ADC和CMA全等，CDB和BNC全等。

我们可以先生成矩形ABNM内的随机点P，如果P刚好在三角形ABC中，那么符合要求；如果P不在三角形ABC中，P要么在AMC中，要么在BNC中，如图P在BNC中，我们求P关于BC中点的的中心对称点，该点一定在三角形中。P在AMC中同理。这样可以保重三角形外的点都可以均匀的一一对应到三角形内部。

后面的代码中，为了简化计算，我们假设AB是平行X轴的。

对于生成任意多边形内的随机点，我们可以把它分割成三角形，再来生成随机点。

算法5和算法6的代码如下(Python3.3):

                            
import
numpy as np
import
matplotlib.pyplot as plt
import
matplotlib.lines as line
import
random
import
math
#对应博客算法5
def
GeneratePointInTriangle1(point_num, pointA, pointB, pointC):
    
for
i 
in
range
(
1
, point_num
+
1
):
        
u 
=
random.uniform(
0.0
, 
1.0
)
        
v 
=
random.uniform(
0.0
, 
1.0
-
u)
        
pointP 
=
u
*
pointC 
+
v
*
pointB 
+
(
1.0
-
u
-
v)
*
pointA;
        
plt.plot(pointP[
0
], pointP[
1
], 
'*'
, color 
=
"black"
)
#根据向量叉乘计算三角形面积，参考 
def
ComputeTriangleArea(pointA, pointB, pointC):
    
return
math.fabs(np.cross(pointB 
-
pointA, pointB 
-
pointC)) 
/
2.0
#判断点P是否在三角形ABC内,参考 
def
IsPointInTriangle(pointA, pointB, pointC, pointP):
    
area_abc 
=
ComputeTriangleArea(pointA, pointB, pointC)
    
area_pab 
=
ComputeTriangleArea(pointA, pointB, pointP)
    
area_pbc 
=
ComputeTriangleArea(pointP, pointB, pointC)
    
area_pac 
=
ComputeTriangleArea(pointP, pointA, pointC)
    
return
math.fabs(area_pab 
+
area_pac 
+
area_pbc 
-
area_abc) < 
0.000001
#计算一个点关于某一点的中心对称点
def
ComputeCentralSymmetryPoint(point_src, point_center):
    
return
np.array([point_center[
0
]
*
2
-
point_src[
0
], point_center[
1
]
*
2
-
point_src[
1
]])
#对应博客算法6
def
GeneratePointInTriangle2(point_num, pointA, pointB, pointC):
    
for
i 
in
range
(
1
, point_num
+
1
):
        
pointP 
=
np.array([random.uniform(pointA[
0
], pointB[
0
]), random.uniform(pointA[
1
], pointC[
1
])])
        
if
not
IsPointInTriangle(pointA, pointB, pointC, pointP):
            
if
pointP[
0
] > pointC[
0
]:
                
pointP 
=
ComputeCentralSymmetryPoint(pointP, np.array([(pointC[
0
] 
+
pointB[
0
])
/
2
, (pointC[
1
] 
+
pointB[
1
])
/
2
]))
            
else
:
                
pointP 
=
ComputeCentralSymmetryPoint(pointP, np.array([(pointC[
0
] 
+
pointA[
0
])
/
2
, (pointC[
1
] 
+
pointA[
1
])
/
2
]))
        
plt.plot(pointP[
0
], pointP[
1
], 
'*'
, color 
=
"black"
)        
fig 
=
plt.figure()
#三角形三个顶点
pointA 
=
np.array([
0
,
1
])
pointB 
=
np.array([
3
,
1
])
pointC 
=
np.array([
1
,
2
])
plt.plot([pointA[
0
],pointB[
0
]], [pointA[
1
],pointB[
1
]])
plt.plot([pointA[
0
],pointC[
0
]], [pointA[
1
],pointC[
1
]])
plt.plot([pointB[
0
],pointC[
0
]], [pointB[
1
],pointC[
1
]])
GeneratePointInTriangle2(
1500
, pointA, pointB, pointC) 
#修改此处来显示不同算法的效果
plt.ylim(
0.5
,
2
)
plt.xlim(
0
,
3
)
plt.show()
         
       

本文转自tenos博客园博客，原文链接：http://www.cnblogs.com/TenosDoIt/p/4025221.html，如需转载请自行联系原作者