Python高维凸包高精度计算遇Qhull精度错误，求替代库

• pycddlib：基于CDD（Double Description Method）实现，支持高精度有理数运算，可彻底规避浮点数精度问题。使用时将点坐标以整数或fractions.Fraction形式传入，计算全程保持精确，不会出现宽合并这类由精度不足引发的错误，完全满足高精度需求。

• SageMath的Python接口：SageMath内置了支持任意精度的凸包计算模块，底层整合了多个精确计算库。通过Polyhedron类构造高维凸包时，可指定坐标为高精度类型（如RealField(200)），确保所有运算步骤都在高精度环境下完成，不受双精度限制。

• 手动实现高精度凸包算法：如果现有库无法满足特定需求，可基于增量凸包算法或分治法，用mpmath的高精度浮点数实现核心逻辑。这种方式虽然需要自行编码，但完全可控，所有计算步骤都能利用mpmath的精度设置，彻底摆脱Qhull类库的双精度限制。

额外注意事项 #

• 优先用有理数（整数/分数）存储输入坐标，这是高精度凸包计算的基础，多数精确计算库仅支持有理数输入，避免浮点数带来的精度损失。
• 高维凸包计算复杂度随维度指数增长，高精度运算会进一步增加耗时，需根据数据规模权衡精度与性能。

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