python中给定点集的凸包？

在Python中，可以使用Scipy库中的ConvexHull函数来计算给定点集的凸包。

凸包是一个多边形，它包围了给定点集中的所有点，并且没有凹陷部分。计算凸包可以帮助我们理解点集的整体形状，并且在许多应用中都有重要的作用，比如计算几何、图像处理等。

以下是计算给定点集的凸包的步骤：

1. 导入必要的库：

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

1. 定义点集：

points = [(0, 0), (1, 1), (1, 0), (0, 1), (0.5, 0.5)]

1. 计算凸包：

hull = ConvexHull(points)

1. 可视化凸包：

plt.plot(points[:,0], points[:,1], 'o')
for simplex in hull.simplices:
    plt.plot(points[simplex, 0], points[simplex, 1], 'k-')
plt.show()

在上述代码中，我们首先导入了必要的库，然后定义了一个包含点坐标的列表。接下来，我们使用ConvexHull函数计算凸包。最后，我们使用matplotlib库将凸包可视化。

关于凸包的更多信息，你可以参考腾讯云的《凸包算法》文档：凸包算法。

请注意，上述代码示例中的可视化部分仅为演示目的，实际应用中可能需要根据具体需求进行适当修改。