Pyvoro输出格式解析、多面体还原及3D Voronoi可视化问询

一、输出核心字段解读 #

1. adjacency 字段含义 #

adjacency列表中的每个元素对应当前Voronoi胞体的一个面，值代表该面的相邻对象索引：

• 如果是非负整数，比如1，表示当前胞体和索引为1的胞体共享这个面；
• 如果是-1，表示这个面是Voronoi胞体与你设定的边界框（即compute_voronoi的第二个参数[[0.0,10.0],...]）的交界面。

2. 还原Voronoi多面体 #

Pyvoro的每个胞体通过vertices和faces两个字段完整定义多面体结构：

• vertices：所有顶点的三维坐标列表，每个元素是[x,y,z]，顶点从0开始按顺序编号；
• faces：每个面是一个字典，包含vertices和adjacency两个键：
  • vertices：构成当前面的顶点索引列表，按顺序连接这些索引对应的坐标即可得到闭合的多边形面；
  • adjacency：该面对应的相邻对象索引（和胞体根级的adjacency列表一一对应）。

提取单个胞体完整面数据的示例代码：

cell = cells[0]
for face in cell['faces']:
    # 根据索引获取面的顶点坐标
    face_vertices = [cell['vertices'][idx] for idx in face['vertices']]
    print("当前面的顶点坐标：", face_vertices)

二、3D可视化实现 #

方法1：Matplotlib 静态可视化 #

依赖安装：pip install matplotlib

示例代码：

import pyvoro
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d.art3d import Poly3DCollection

# 计算Voronoi胞体
cells = pyvoro.compute_voronoi(
    [[1.0, 2.0, 3.0], [4.0, 5.5, 6.0]],
    [[0.0, 10.0], [0.0, 10.0], [0.0, 10.0]],
    2.0,
    radii=[1.3, 1.4]
)

# 创建3D画布
fig = plt.figure(figsize=(8,6))
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')

# 遍历绘制每个胞体
colors = ['cyan', 'magenta']
for cell_idx, cell in enumerate(cells):
    face_list = []
    for face in cell['faces']:
        face_verts = [cell['vertices'][vid] for vid in face['vertices']]
        face_list.append(face_verts)
    # 生成3D多边形集合并添加到画布
    poly_collection = Poly3DCollection(face_list, facecolors=colors[cell_idx], alpha=0.5, edgecolors='black')
    ax.add_collection3d(poly_collection)

# 设置坐标轴范围与标签
ax.set_xlim(0, 10)
ax.set_ylim(0, 10)
ax.set_zlim(0, 10)
ax.set_xlabel('X')
ax.set_ylabel('Y')
ax.set_zlabel('Z')

plt.show()

方法2：Plotly 交互式可视化 #

依赖安装：pip install plotly

示例代码：

import pyvoro
import plotly.graph_objects as go

# 计算Voronoi胞体
cells = pyvoro.compute_voronoi(
    [[1.0, 2.0, 3.0], [4.0, 5.5, 6.0]],
    [[0.0, 10.0], [0.0, 10.0], [0.0, 10.0]],
    2.0,
    radii=[1.3, 1.4]
)

fig = go.Figure()

# 绘制每个胞体的面
colors = ['rgba(0,255,255,0.5)', 'rgba(255,0,255,0.5)']
for cell_idx, cell in enumerate(cells):
    for face in cell['faces']:
        face_verts = [cell['vertices'][vid] for vid in face['vertices']]
        # 闭合面需要追加第一个顶点
        face_verts.append(face_verts[0])
        x, y, z = zip(*face_verts)
        fig.add_trace(go.Mesh3d(
            x=x, y=y, z=z,
            color=colors[cell_idx],
            opacity=0.5
        ))

# 绘制原始生成点
points = [[1.0,2.0,3.0], [4.0,5.5,6.0]]
x_p, y_p, z_p = zip(*points)
fig.add_trace(go.Scatter3d(
    x=x_p, y=y_p, z=z_p,
    mode='markers',
    marker=dict(size=6, color='black')
))

# 设置场景范围
fig.update_layout(scene=dict(
    xaxis=dict(range=[0,10]),
    yaxis=dict(range=[0,10]),
    zaxis=dict(range=[0,10])
))
fig.show()

三、常见问题排查 #

你提到提取内容未得到预期多面体，可能的原因：

• 打乱了面顶点的顺序：Pyvoro输出的面顶点是按闭合多边形的顺序排列的，直接按索引取坐标连接即可，不要随意调整顺序；
• 遗漏了边界面：adjacency为-1的面是胞体与边界框的交界，属于多面体的一部分，不能忽略。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Mr Thomas Anderson