5维空间5个点构建Voronoi图遇Scipy报错，咨询可行性与解决办法

我希望使用Voronoi图将5维空间划分为5个区域，但用Scipy无法实现，想知道是思路有误还是Scipy不支持该操作？

报错代码 #

from scipy.spatial import Voronoi
import numpy as np

dimension = 5
points = 5
points = np.random.uniform(-5, 5, (points, dimension))

voro = Voronoi(points)

报错信息翻译 #

QhullError: QH6214 qhull输入错误：点数量不足(5个)，无法构建初始单纯形，需要7个点

问题解答 #

• 不是Scipy不支持高维Voronoi图，是你的点数量不符合高维空间的要求。在d维空间中，Qhull（Scipy的Voronoi底层依赖库）要求至少需要d+2个点才能构建有效的Voronoi图——d维空间构建初始单纯形需要d+1个点，但为了避免点集退化（比如点共超平面），Qhull额外要求多一个点，也就是d+2个。
• 你在5维空间中只提供了5个点，远低于5+2=7个的最低要求，所以触发了报错。
• 修正方法：把点的数量增加到至少7个即可，比如将代码里的points = 5改成points = 7，重新运行就能正常构建Voronoi图。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者ernest