给定凸多面体顶点坐标，如何生成其邻接矩阵形式的图？

需要实现一个函数，输入表示凸多面体顶点的3D笛卡尔坐标numpy数组，返回该多面体对应的邻接矩阵形式的图。

比如输入立方体的8个顶点坐标：

import numpy as np
np.array([
    [1, 1, 1],
    [1, 1, -1],
    [1, -1, 1],
    [-1, 1, 1],
    [1, -1, -1],
    [-1, 1, -1],
    [-1, -1, 1],
    [-1, -1, -1]
])

需得到包含立方体所有边的8顶点邻接矩阵。

现有尝试及问题 #

• 手动设置距离阈值连接顶点：仅对立方体有效，针对柏拉图、阿基米德立体等复杂多面体时，阈值过于主观，易误删真实边或生成虚假边，完全不可行。
• 使用scipy.spatial.ConvexHull构建凸包：几乎可行，但凸包基于单纯形（simplex）构建，会引入额外的单纯形对角线边，无法去除。曾参考旧帖得知pycddlib可解决该问题，但在macOS Sonoma 14.5、Python 3.11.5环境下，用pip安装时出现clang链接错误，尝试多种方法均失败。

寻求帮助 #

希望得到实现需求的简易替代方案，或解决pycddlib在上述环境下的安装问题。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者bobross1709