scipy.spatialの凸包ルーチンは、元の点集合を返します

Question

私は点集合を持ち、凸包を探したいと思います。私がscipy.spatial（ConvexHullまたはDelaunayのいずれか）にそれらを与えるとき、私はちょうどポイントの元のセットを戻します。建設によって、これは当てはまりません。

ここにthe pointsは、漬けた淡色の配列である。所与の2Dの実施例で行ったように、明らかにこれらの点のいくつかが凸包に内装され、spatial.ConvexHull（点）またはspatial.Delaunay（ポイント）を介して除去されなければならない

import pickle 
from scipy import spatial 
import matplotlib.pyplot as plt 

points = pickle.load(open("points.p", "rb")) 

hullpoints = spatial.ConvexHull(points).points 


# plot points 
fig = plt.figure() 
ax = fig.gca(projection='3d') 
# ax.plot(points[:, 0], points[:, 1], points[:, 2], 'r.') # original points 
ax.plot(hullpoints[:, 0], hullpoints[:, 1], hullpoints[:, 2], 'r.') # convex hull of points 


# set labels and show() 
ax.set_xlabel('Player 1') 
ax.set_ylabel('Player 2') 
ax.set_zlabel('Player 3') 
plt.show() 

：私のコードを以下に示します。 here。

なぜ元のポイントセットが返ってくるのか誰にも分かりますか？私はブルートフォースで外的な点を見つけてそれらをプロットすることができます（最終的な目標は点によって近似された外形の表面プロットです）が、scipy.spatialはこれを行うことができるはずです。

Answer 1

入力ポイントを返す.points属性を使用しています。 .simplices属性を代わりに使用してください。これにより、「凸包の単純な面を形成する点」が得られます。

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