Delaunay 是一个 JavaScript 库，用于在平面上生成 Delaunay 三角网格。它可以在前端界面中使用，以可视化数据。本文将介绍如何使用 npm 包 delaunay。
安装
通过 npm 安装 delaunay：
npm install delaunay
使用
导入
导入 delaunay 库：
import Delaunator from 'delaunator';
输入
对于输入点，可以传递一个平面点数组，每个元素是两个数字的数组或对象，分别代表 x 和 y 坐标：
const points = [ [10, 20], [30, 40], [50, 60], // ... ];
计算
使用 Delaunator.from() 方法计算 Delaunay 三角形单元：
const delaunay = Delaunator.from(points);
输出
输出结果是一个包含以下字段的对象：
triangles- 每个三角形的点索引。这些索引表示已排序的输入点数组中的位置。halfedges- 连接相邻三角形的半边索引。如果不存在半边，则为 -1。hull- 外壳三角形的点索引。coords- 每个点的 x,y 坐标。delaunay.points- 输入坐标数组的副本。
例如，要绘制三角形网格：
-- -------------------- ---- ------- --- ---- - - -- - - -------------------------- - -- -- - ----- -- - --------------------------------------- ----- -- - ------------------------------------- - --- ----- -- - ------------------------------------ - ---- ----- -- - ------------------------------------ - -- - --- ----- -- - ------------------------------------ - ---- ----- -- - ------------------------------------ - -- - --- -- ----- -
示例代码
以下是一个使用 delaunay 库的示例，创建一个带有随机点的 Delaunay 三角形网格：
-- -------------------- ---- ------- ------ ---------- ---- ----------- ----- ------ - ---------------------------------- ----- ------- - ------------------------ ----- ----- - ------------- ----- ------ - -------------- -- ------- ----- ------ - ------------ ------- --- -- -- -- - ------------- - ------ ------------- - ------- --- -- -- -------- ----- ----- -------- - ------------------------ -- ----- --- ---- - - -- - - -------------------------- - -- -- - ----- -- - --------------------------------------- ----- -- - ------------------------------------- - --- ----- -- - ------------------------------------ - ---- ----- -- - ------------------------------------ - -- - --- ----- -- - ------------------------------------ - ---- ----- -- - ------------------------------------ - -- - --- -------------------- ------------------ ---- ------------------ ---- ------------------ ---- -------------------- ----------------- -
结论
使用 npm 包 delaunay 可以方便地生成 Delaunay 三角网格，并在前端界面中展示数据。此库可以应用于数据可视化和图形处理等领域，是前端开发中不可或缺的工具之一。
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