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惠东网页制作
惠东县辖境，在上古时期就有人类居住。新石器时代晚期先民就在此栖息生活。
秦始皇三十三年（前214年），秦占南越后，置南海郡傅罗县，县城设在（今惠东梁化屯）。
三国吴甘露元年（265年）改傅罗为博罗。
东晋析南海郡，立东官郡。
南齐时，东官郡治徒梁化屯。
南朝梁天监二年（503年）改东官郡为梁化郡，郡治于梁化屯，博罗、欣乐、怀安县同隶梁化郡。
南朝陈帧明二年（589年）撤并欣乐、怀安两县，改名为归善县。惠东境内的梁化作为古代县、郡治所，历经秦、汉、三国、西晋、东晋、南北朝至隋初，成为古代南粤为数不多的“古县名郡”，被誉为“梁化旧邦”、“岭南雄郡”。
民国元年（1912年），改归善县为惠阳县。
1949年5月，中共中央华南分局从惠阳县东部析置惠东县，同年12月惠东并入惠阳。
1958年4月，惠阳县再析出设置惠东县，1959年撤惠东县仍归入惠阳县。
1965年6月，又从惠阳析出，恢复惠东县，隶惠阳专区。
1970年10月，惠阳专区改称惠阳地区，惠东与惠阳、博罗、龙门县及惠州市（县级）仍隶之。
1988年1月，国务院批准撤销惠阳地区建制，设立惠州市，惠东县隶惠州市。 [
2002年，惠东县辖22个镇（平山、大岭、安墩、宝口、高潭、增光、多祝、吉隆、黄埠、盐洲、稔山、铁涌、平海、港口、白花、梁化、石塘、松坑、马山、新庵、巽寮、白盆珠），247个村委会、36个居委会。
2005年5月，惠东县辖20个镇（平山、大岭、安墩、宝口、高潭、增光、多祝、吉隆、黄埠、盐洲、稔山、铁涌、平海、港口、白花、梁化、松坑、马山、新庵、白盆珠）。
2005年12月9日，撤销平山镇，设立平山街道办事处，并将原大岭镇蕉田居委会和陈塘、碧山、坣陂、光明、谭公、鹤楼、下联、星合、大布、六德、三联等11个村委会划归平山街道办事处管辖；撤销黄埠镇、盐洲镇，并入吉隆镇；撤销港口镇，并入平海镇；撤销马山镇，并入宝口镇；撤销新庵镇，并入白盆珠镇；撤销增光镇，并入多祝镇；撤销松坑镇，将元岭、河南、河北、上村、石溪、大径6个村委会并入多祝镇，白沙村并入安墩镇。
截至2020年6月，惠东县下辖2个街道、12个镇：平山街道、大岭街道、白花镇、梁化镇、稔山镇、铁涌镇、平海镇、吉隆镇、黄埠镇、多祝镇、安墩镇、高潭镇、宝口镇、白盆珠镇。
[6] 政府驻地为平山街道。
地理环境
编辑 播报位置境域
惠东县地处广东省东南部和惠州市东部，处于北回归线南侧，位于东经114°33′10″～115°25′13″，北纬22°32′39″～23°23′17″之间。全县东西最宽90千米，南北最长98千米，陆地总面积3526.73平方千米。海域面积3200平方千米，海岸线长218.3千米。东连汕尾市海丰县，北靠河源市紫金县，西接惠阳区，南临南海的大亚湾和红海湾。县城距省会广州市153千米，距深圳市90千米，距京九铁路惠州站38千米，距汕头特区240千米，海路距香港46海里
凸包
凸包（Convex Hull）是一个计算几何（图形学）中的概念。
在一个实数向量空间 V 中，对于给定集合 X，所有包含 X 的凸集的交集 S 被称为 X 的凸包。X 的凸包可以用 X 内所有点(X1，...Xn)的凸组合来构造。
我们可以使用 ConvexHull() 方法来创建凸包。
实例
通过给定的点来创建凸包：
import numpy as np
from scipy.spatial import ConvexHull
import matplotlib.pyplot as plt
points = np.array([
[2, 4],
[3, 4],
[3, 0],
[2, 2],
[4, 1],
[1, 2],
[5, 0],
[3, 1],
[1, 2],
[0, 2]
])
hull = ConvexHull(points)
hull_points = hull.simplices
plt.scatter(points[:,0], points[:,1])
for simplex in hull_points:
plt.plot(points[simplex,0], points[simplex,1], 'k-')
plt.show()
输出结果如下图所示：
K-D 树
kd-tree（k-dimensional树的简称），是一种对k维空间中的实例点进行存储以便对其进行快速检索的树形数据结构。主要应用于多维空间关键数据的搜索（如：范围搜索和最近邻搜索）。
K-D 树可以使用在多种应用场合，如多维键值搜索（范围搜寻及最邻近搜索）。
最邻近搜索用来找出在树中与输入点最接近的点。
KDTree() 方法返回一个 KDTree 对象。
query() 方法返回最邻近距离和最邻近位置。
实例
查找到 (1,1) 的最邻近距离:
from scipy.spatial import KDTree
points = [(1, -1), (2, 3), (-2, 3), (2, -3)]
kdtree = KDTree(points)
res = kdtree.query((1, 1))
print(res)
输出结果如下图所示：
(2.0, 0)
距离矩阵
在数学中, 一个距离矩阵是一个各项元素为点之间距离的矩阵（二维数组）。因此给定 N 个欧几里得空间中的点，其距离矩阵就是一个非负实数作为元素的 N×N 的对称矩阵距离矩阵和邻接矩阵概念相似，其区别在于后者仅包含元素（点）之间是否有连边，并没有包含元素（点）之间的连通的距离的讯息。因此，距离矩阵可以看成是邻接矩阵的加权形式。
举例来说，我们分析如下二维点 a 至 f。在这里，我们把点所在像素之间的欧几里得度量作为距离度量。
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