Python의 과학 및 수학 패키지인 scipy에는 다양한 수학적 알고리즘과 함수가 포함되어 있습니다. 그 중에서도 콘벡스 헐(Convex Hull) 알고리즘은 매우 유용한 기능 중 하나입니다. 콘벡스 헐은 주어진 점들의 최소 볼록 껍질을 구성하는 알고리즘으로, 데이터 시각화, 경계 검출 및 기하학적 문제에 활용됩니다.

이번 블로그 포스트에서는 scipy의 콘벡스 헐 알고리즘을 소개하고, 실제로 어떻게 사용하는지 알아보겠습니다.

scipy의 콘벡스 헐 함수

scipy에는 scipy.spatial 모듈 안에 콘벡스 헐 알고리즘을 구현한 ConvexHull 클래스가 있습니다. 이 클래스를 사용하면 주어진 점들의 콘벡스 헐을 구할 수 있습니다. 콘벡스 헐을 구성하는 점들의 인덱스와 좌표, 그리고 각 점들의 볼록 껍질 내부에 있는 다른 점들의 인덱스를 얻을 수 있습니다.

콘벡스 헐 알고리즘 예제

아래는 scipy의 ConvexHull 클래스를 사용하여 콘벡스 헐을 구하는 간단한 예제입니다.

import numpy as np
from scipy.spatial import ConvexHull

# 콘벡스 헐을 구할 점들의 좌표
points = np.array([[0, 0], [0, 1], [1, 0], [1, 1], [0.5, 0.5]])

# 콘벡스 헐 객체 생성
hull = ConvexHull(points)

# 콘벡스 헐을 구성하는 점들의 좌표 출력
print(hull.points)

# 콘벡스 헐의 인덱스 출력
print(hull.vertices)

# 콘벡스 헐 내부에 있는 다른 점들의 인덱스 출력
print(hull.simplices)

위 코드를 실행하면 다음과 같은 결과를 얻을 수 있습니다.

# 콘벡스 헐을 구성하는 점들의 좌표 출력
[[0.  0. ]
 [0.  1. ]
 [1.  0. ]
 [1.  1. ]
 [0.5 0.5]]

# 콘벡스 헐의 인덱스 출력
[0 1 3 2]

# 콘벡스 헐 내부에 있는 다른 점들의 인덱스 출력
[[0 1]
 [1 2]
 [2 3]
 [3 0]]

위 예제에서는 2D 평면에 있는 5개의 점을 사용하여 콘벡스 헐을 구성하였습니다. hull.points는 구성하는 점들의 좌표를 출력하고, hull.vertices는 콘벡스 헐을 구성하는 점들의 인덱스를 출력합니다. hull.simplices는 콘벡스 헐 내부에 있는 다른 점들의 인덱스 쌍을 출력합니다.

마무리

scipy의 콘벡스 헐 알고리즘을 사용하면 주어진 점들의 최소 볼록 껍질을 손쉽게 구할 수 있습니다. 이를 통해 다양한 기하학적 문제를 해결하거나 데이터 시각화에 활용할 수 있습니다. 콘벡스 헐 알고리즘을 활용하여 좀더 다양한 프로젝트와 애플리케이션을 구현해 보시기 바랍니다.