本文共 1070 字，大约阅读时间需要 3 分钟。

要解决这个问题，我们可以使用Python的NumPy库来创建一个二维数组，其中每个元素都是一个多边形的顶点坐标。通过遍历该数组，我们可以计算出每个多边形的边界框（即最左、最右、最上和最下的x和y值），并据此计算出在给定x坐标下的y坐标。

以下是一个简单的代码示例：

import numpy as np

polygons = [    np.array([[0, 0], [1, 1], [2, 0]]),  # 三角形1    np.array([[3, 0], [4, 1], [5, 0], [6, 1]]),  # 四边形2]

def get_polygon_y(polygons, x):    result = []    for polygon in polygons:        min_x = min(polygon[:, 0])        max_x = max(polygon[:, 0])        min_y = min(polygon[:, 1])        max_y = max(polygon[:, 1])                if x >= min_x and x <= max_x:            for i in range(len(polygon) - 1):                if polygon[i, 0] < x < polygon[i+1, 0]:                    t = (x - polygon[i, 0]) / (polygon[i+1, 0] - polygon[i, 0])                    y = polygon[i, 1] + t * (polygon[i+1, 1] - polygon[i, 1])                    result.append(y)                    break    return result

print(get_polygon_y(polygons, 2))

这个函数首先遍历每个多边形，计算出该多边形的边界框。如果给定的x在边界框内，它会找到两个相邻的顶点（即x轴上两点），然后使用线性插值来计算对应的y坐标。最后，返回所有满足条件的y坐标的列表。

需要注意：这个函数假设每个多边形都是凸的，并且所有的顶点都有相同的z坐标（对于二维平面）。如果多边形的形状不满足这些条件，可能需要修改这个函数以适应实际的图形数据。

转载地址：http://kklfk.baihongyu.com/