📅  最后修改于: 2023-12-03 15:10:45.227000             🧑  作者: Mango
在二维空间中,如果给定了一组坐标点,我们可以通过他们所在的位置构成平行线来进行分类。而对于所给出的坐标点,我们需要找出是否只有两条平行线包含所有的坐标点。
要解决这个问题,我们可以考虑以下几种方法:
我们可以通过循环遍历所有的直线,然后检查每个直线是否可行。虽然这种方法简单易懂,但是其时间效率很低,所以只适用于数据较少的情况。
最小二乘法是一种数学优化方法,其中给定的数据误差由函数的参数在某些意义下最小化。我们可以通过该方法来找到最适合所有点的直线,并通过计算出它与每个点的距离是否相等来确定是否可行。虽然这种方法速度较快,但是其准确性通常不足以处理一些特殊情况,如所有点都共线的情况。
凸包是包含所有点的最小的凸多边形。我们可以通过计算凸包,然后找到其边缘的两条平行线来确定是否可行。虽然该方法适用于数据较多的情况,但是其计算复杂度较高。
对于上述三种方法,我们提供了相应的代码供参考:
def is_parallel(points):
for i in range(len(points)-1):
for j in range(i+1, len(points)):
for k in range(j+1, len(points)):
if (points[k][1]-points[i][1]) * (points[j][0]-points[i][0]) == (points[j][1]-points[i][1]) * (points[k][0]-points[i][0]):
continue
parallel_1 = (points[j][1]-points[i][1]) * (points[k][2]-points[i][2]) == (points[k][1]-points[i][1]) * (points[j][2]-points[i][2])
parallel_2 = (points[j][1]-points[i][1]) * (points[k][3]-points[i][3]) == (points[k][1]-points[i][1]) * (points[j][3]-points[i][3])
if parallel_1 and parallel_2:
return True
return False
import numpy as np
def is_parallel(points):
n = len(points)
points_x = [p[0] for p in points]
points_y = [p[1] for p in points]
A = np.array([points_x, np.ones(n)])
solution, residuals, rank, s = np.linalg.lstsq(A.T, points_y)
y_pred = np.dot(A.T, solution)
error = y_pred - points_y
for i in range(n):
for j in range(i+1, n):
if error[i] != error[j]:
continue
k = 0
for l in range(n):
if l == i or l == j:
continue
if abs(error[i] - (points[l][1] - solution[0]*points[l][0] - solution[1])) > 10**-8:
break
k += 1
if k == n-2:
return True
return False
from scipy.spatial import ConvexHull
def is_parallel(points):
hull = ConvexHull(points)
if len(hull.vertices) != 4:
return False
for i in range(4):
for j in range(i+1, 4):
if (points[hull.vertices[i]][0]-points[hull.vertices[j]][0] != 0) and (points[hull.vertices[i]][1]-points[hull.vertices[j]][1] != 0):
return False
return True
通过以上的三种方法相信大家已经对如何查找是否只有两条平行线包含所有坐标点有了更深入的了解。我们可以根据实际需求选择相应的算法来解决该问题。