填充最小的形状以包围一组点

一种解决方法是使用凸包算法来找到能包围给定点集的最小形状。凸包是一个凸多边形，它的边界上的点包含了给定点集中的所有点。以下是使用Python中的scipy库的示例代码：

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

# 定义一组点
points = np.array([[1, 1], [2, 3], [4, 2], [3, 1], [1.5, 2.5]])

# 计算凸包
hull = ConvexHull(points)

# 提取凸包的顶点坐标
hull_points = points[hull.vertices]

# 绘制原始点和凸包多边形
plt.plot(points[:,0], points[:,1], 'o')
plt.plot(hull_points[:,0], hull_points[:,1], 'r--', lw=2)
plt.show()

在上述代码中，我们首先定义了一组点，并使用ConvexHull函数计算出这些点的凸包。然后，我们从计算出的凸包中提取出顶点坐标，并使用Matplotlib库将原始点和凸包多边形绘制出来。

这样，我们就得到了一个填充最小的形状，以包围给定的点集。