numpy 确定圆心和半径的循环回归算法

9rbhqvlz 于 2022-11-10 发布在其他

关注(0)|答案(1)|浏览(123)

我跟随this tutorial计算了给定三个点(x，y)坐标的中心和半径。我已经编写了以下Python代码，但我得到的h和k值仍然是矩阵，所以我想知道如何根据该教程计算这两个值：

import numpy as np
from math import *

last_point = (2, -4)
second_last_point = (6, -2)
third_last_point = (5, 5)

points = []
points.append(last_point)
points.append(second_last_point)
points.append(third_last_point)

h_numerator = []
h_denominator = []

k_numerator = []

for index in range(len(points)):
    current_point = points[index]

    h_denominator.append([current_point[0], current_point[1], 1])
    h_numerator.append([current_point[0]**2 + current_point[1]**2, current_point[1], 1])

    k_numerator.append([current_point[0], current_point[0]**2 + current_point[1]**2, 1])

h_numeratorMatrix = np.matrix(np.array(h_numerator))
denominatorMatrix = np.matrix(np.array(h_denominator))

k_numeratorMatrix = np.matrix(np.array(k_numerator))

h = h_numeratorMatrix / (2. * denominatorMatrix)
k = k_numeratorMatrix / (2. * denominatorMatrix)

print 'h=', h
print 'k=', k

numpy

来源：https://stackoverflow.com/questions/24856285/python-circular-regression-to-determine-center-and-radius

1条答案

按热度按时间

5lhxktic1#

您在教程中遗漏了一个小细节：
这些问题的最简单形式涉及决定因素
您正在尝试除以矩阵(h = h_numeratorMatrix / (2. * denominatorMatrix))，因此，计算h和k的正确代码应该如下所示：

h = np.linalg.det(h_numeratorMatrix) / (2. * np.linalg.det(denominatorMatrix))
k = np.linalg.det(k_numeratorMatrix) / (2. * np.linalg.det(denominatorMatrix))

附言这部分代码

for index in range(len(points)):
    current_point = points[index]

可更改为：*

for current_point in points:
    ...

赞(0）回复(0）举报 2022-11-10

我来回答

numpy 确定圆心和半径的循环回归算法

1条答案

相关问题

热门标签

最新问答