问numpy生成三角形内的随机单元

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如果您想要进行过滤方法，您必须找到一个条件来检查哪些点在三角形内。然后，您可以使用numpys argwhere函数来查找所有完全填充条件的点的索引：

pts = np.random.rand(1000, 2)
x_coord = pts[:, 0]
y_coord = pts[:, 1]


def _in_triangle(x, y):
# You might want to doublecheck if this condition is correct, I am sure there is a better way.
    return (((x <= 0.5) & (y <= 2*x)) | ((x <= 0.5) & (y <= 2-2*x))) & (0 <= x) & (x <= 1) & (0 <= y) & (y <= 1)


points_in_triangle = pts[np.argwhere(_in_triangle(x_coord, y_coord))]

对于尚未解决的紧急情况，我将尝试一个多管齐下的答案：

如果不需要统一的分布，那么只需从0，1均匀地生成x-coord，然后从0.5-((1-x)/2), 0.5+((1-x)/2)生成y-coord。这使得每个x坐标的可能性相等，因此倾向于以较少的y坐标对应点:三角形顶点附近的点将比靠近基座的点更多地被选中。

在选择y之前，您可以通过x-坐标上的逆变换来纠正这一点:正方形x。

如果您需要使用您已经生成的点，那么您别无选择，只能以某种方式过滤它们。其中一半将是不合适的，这些点通过你的数组随机分布。没有办法分割数组来实现这个结果。

编辑斯科特·亨特的信用

但是，您可以过滤和转换不合适的点:用简单的从三角形到内部的转换来映射它们。你的三角形在线的上方。

y = 2x
y = -2x + 2

一个简单的映射是反映这些线之上的每一个点，穿过线段的中点：(0.25，0.5)或(0.75，0.5)。这是一个简单的等式:为了反映点(x, y)跨点(a, b)，反射是(2a-x, 2b-y)。