我有一组点，想知道是否有一种函数（为了方便和速度），可以计算由这组点围成的区域面积。
例如：
x = np.arange(0,1,0.001)
y = np.sqrt(1-x**2)
points = zip(x,y)
给定points，面积应该大致等于(pi-2)/4。也许可以用scipy、matplotlib、numpy、shapely等库来实现这个功能？我不会遇到x或y坐标为负数的情况……并且它们将是没有定义函数的多边形。
编辑：
points很可能不会按任何指定顺序（顺时针或逆时针）排列，并且可能非常复杂，因为它们是一个shapefile下一组边界内的utm坐标集合。
def find_int_coordinates(n: int, coords: list[list[int]]) -> float:
rez = 0
x, y = coords[n - 1]
for coord in coords:
rez += (x + coord[0]) * (y - coord[1])
x, y = coord
return abs(rez / 2)
https://youtu.be/0KjG8Pg6LGk?t=213
import numpy as np, numpy.linalg as lin
def area(pts):
ps = np.array([0.5 * lin.det(np.vstack((pts[i], pts[i+1]))) for i in range(len(pts)-1)])
s = np.sum(ps)
p1,p2 = pts[-1],pts[0] # cycle back, last pt with the first
s += 0.5 * lin.det(np.vstack((p1,p2)))
return np.abs(s)
points = np.array([[0,0],[10,0],[10,10],[0,10]])
area(points) # 100
基于
https://www.mathsisfun.com/geometry/area-irregular-polygons.html
def _area_(coords):
t=0
for count in range(len(coords)-1):
y = coords[count+1][1] + coords[count][1]
x = coords[count+1][0] - coords[count][0]
z = y * x
t += z
return abs(t/2.0)
a=[(5.09,5.8), (1.68,4.9), (1.48,1.38), (4.76,0.1), (7.0,2.83), (5.09,5.8)]
print _area_(a)
诀窍在于第一个坐标也应该是最后一个。