convhull_3d：Quickhull算法的仅标头C实现，用于构建3-D凸包

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在本次提交中，有限元网格、Delaunay 三角剖分和 Voronoi 图是通过使用凸包算法生成的，该算法以优化的方式实现，可最大限度地提高速度和性能。 Delaynay 三角剖分和 Voronoi 图算法本质上基于凸包算法。 有关代码和使用方式的信息显示在“凸包理论、Delaunay 三角剖分和 Voronoi 图”中。 函数“ convhull_nd”使用凸包算法，函数“ delaunay_nd”使用Delaunay三角剖分，函数“ voronoi_nd”使用Voronoi图。 此包中包含的所有函数均可用于任何维度 n。 文件“内容”中包含的许多示例说明了上述三个函数的使用。 此提交中包含的函数可用于生成有限元和边界元网格，这些网格用于离散化各种介质，无论是结构还是非结构，以进行数值分析。 除此之外，它们还可用于解决计算几何的各种问题，例如： - 凸包- 交叉路口- 三角剖分和分区-

平面点集S的输入为点（X,Y）的序列，从键盘或文件输入，输出以点（X,Y）的序列形式或图形形式。

功能可以实现，是用MyEclipse完成，使用鼠标获取坐标点，算法有详细的注释，相信会为你提供一个很好的参考

MATLAB凸包代码CHAMP（可允许模块化分区的凸包） 用于筛选一组分区的基于模块化的工具。 CHAMP python软件包提供了两个级别的功能： 从具有最佳模块化的一组分区中识别分区的子集（无论如何找到它们）。 看 。 基于模块的社区检测方法的并行实现，具有有效的过滤（ ala CHAMP），管理和存储所生成的分区。 看 。 有关完整的文档，请访问我们的ReadTheDocs页面： 下载和安装： CHAMP模块位于上。 最简单的安装方法是通过pip命令： pip install champ 要从源代码安装，可以从GitHub下载最新版本的champ： 对于基本安装： python setup.py install 依存关系 除了之外，CHAMP的大多数依赖项都是Python中用于数据分析的相当标准的工具。 他们包括 ： ：Python数值分析库。 ：Python的机器学习工具。 ：igraph python版本用于网络操作。 ：Python数据可视化库 ：Vincent Traag的louvain算法的实现。 ：适用于python的HDF5文件格式库。 如果使用pip进行安装，这些

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Convex-Hull-3D [单击此处在网络上运行该项目] ( ) 该项目接受三维空间中的点列表。 这些点具有 (x, y, z) 坐标，用于指定该点在该 3d 空间中的特定位置。 用户可以随机生成所需的点数。 另一种选择是提供包含点坐标的 .csv 或 .txt 格式的文件。 该应用程序是交互式的。 用户可以通过凸包构造的不同阶段。 顶点具有不同的颜色，以区分船体上、船体内、探索和未探索的顶点。 当探索一个新顶点时，一些面可能会被移除，一些面可能会被添加。 因此面部也有多种颜色。 用户通过移动相机从空间的不同位置观察船体的构造。 灯光也将用于实现面部的颜色效果。

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