1. 射线法介绍在地图应用上，我们会经常需要判断一个点是否位于多边形区域内，这里介绍下采用射线法如何实现。算法思想：从待判断的点向某一个方向引射线，计算和多边形交点的个数，如果个数是偶数或者0，则点在多边形外，如果是奇数，则在多边形内，如下图：这里有两种情况需要特殊处理：1） 射线经过顶点：当射线经过顶点时，判断就会出现异常情况。2） 点在边上：这种情况也不能用交点个数的奇偶性来判断了，要快速地判
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2024-01-30 01:58:34
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# Python 射线与线段求交实现指南
作为一名刚入行业的小白，数学和几何知识可能对你来说还不那么熟悉。今天，我们将一起探讨如何利用 Python 来判断一条射线是否与一条线段相交。这个问题在计算机图形学、游戏开发和物理模拟中经常遇到。
我们将从整体流程开始，让你清楚每一步的目的和对应的 Python 代码。
## 整体流程
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1
原创
2024-10-29 07:14:29
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every blog every motto: You can do more than you think.0. 前言二维面找角点/关键点 实现1. 正文1.1 前提1.1.1 显示函数def show(arr):
plt.imshow(arr)
plt.show()
def cvshow(arr):
cv2.namedWindow('a', 0)
cv2.i
## Python求曲线与x轴之间的面积
在数学中，我们经常需要求解曲线与x轴之间的面积，这在几何学、物理学等领域都有广泛的应用。而在Python中，我们可以借助一些库和函数来实现这个计算过程。
### 求解思路
要求解曲线与x轴之间的面积，我们通常会使用积分的方法。在Python中，我们可以使用`scipy`库中的`quad`函数来进行积分计算。首先，我们需要定义曲线的函数表达式，然后使用
原创
2024-07-14 06:31:59
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本文对机器学习模型评估指标进行了完整总结。机器学习的数据集一般被划分为训练集和测试集，训练集用于训练模型，测试集则用于评估模型。针对不同的机器学习问题（分类、排序、回归、序列预测等），评估指标决定了我们如何衡量模型的好坏。一、Accuracy准确率是最简单的评价指标，公式如下：但是存在明显的缺陷：当样本分布不均匀时，指标的结果由占比大的类别决定。比如正样本占 99%，只要分类器将所有样本都预测为正
## Java判断射线与线段是否相交的实现方法
### 引言
在开发过程中，有时候需要判断射线与线段是否相交。这在游戏开发、图形处理等领域经常会用到。本篇文章将教会刚入行的小白如何实现这一功能。
### 流程概述
下面是判断射线与线段是否相交的整体流程表格：
| 步骤 | 描述 |
| :--- | :--- |
| 1 | 判断射线与线段是否平行，如果平行则不相交 |
| 2 | 计算射线
原创
2024-05-15 03:43:45
189阅读
题目是上一个随笔的题目，这次只判断交点个数不求出具体坐标，还是72.5分，看来卡O(n^2)复杂度卡得死死的。这次的代码给出了简单的线段、射线、直线、圆两两相交的判断交点个数方法，代码放最后，下面介绍思路。直线（射线、线段）与直线（射线、线段）相交判断设线1的向量方程为 p = p1 + t1 * d1，线2的向量方程为 p = p2 + t2 * d2，其中d1和d2均为单位向量，若线1或线2为
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2024-09-11 17:46:26
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# Python求x与y的乘积沿x轴积分的函数实现
## 简介
在本文中，我将向你介绍如何使用Python实现一个函数，该函数可以计算x与y的乘积在x轴上的积分。这对于刚入行的小白来说可能会有些困惑，但我将会一步步地向你展示整个实现的过程。
### 流程步骤
下面是整个实现过程的步骤表格：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 导入必要的库 |
| 2 | 定义函数
原创
2024-04-28 06:33:27
54阅读
# Java 线段与线段求交点的实现
在计算机图形学中，线段与线段的交点计算是一个常见的问题。对于一些初学者来说，这可能看起来有些复杂，但只要按照一定的步骤进行实现，就能轻松完成。本文将带你一步一步地实现Java中的线段求交点的功能。
## 理解问题
在开始之前，我们需要明确以下几点：
- **线段的表示**：通常一个线段由两个端点组成，即 (x1, y1) 和 (x2, y2)。
- **
# Python向量与x轴夹角
## 引言
在二维平面中，我们经常需要计算向量与x轴之间的夹角。这个夹角可以帮助我们理解向量之间的关系，并在许多应用中起到重要的作用。本文将介绍如何使用Python计算向量与x轴之间的夹角，并提供一些示例代码来帮助读者更好地理解这个概念。
## 准备工作
在开始编写代码之前，我们需要确保已经安装了Python，并且安装了一些常用的科学计算库，例如NumPy和
原创
2023-08-10 18:12:38
452阅读
目录：pandas = numpy + 标签索引如果用 python 的列表和字典来作比较, 那么可以说 Numpy 是列表形式的，没有数值标签，而，有数值标签。Pandas是基于Numpy构建的，让Numpy为中心的应用变得更加简单。要使用pandas，首先需要了解他主要两个数据结构：Series和DataFrame。Pandas是Python的一个数据分析包，该工具为解决数据分析任务而创建。P
# 实现“Python X轴”的方法
作为经验丰富的开发者，我将指导你如何实现“Python X轴”。在开始之前，让我们先了解一下整个流程。下面是一个简单的流程图，展示了我们需要遵循的步骤：
```mermaid
flowchart TD
A[理解需求] --> B[导入必要的库]
B --> C[收集数据]
C --> D[处理数据]
D --> E[创建X轴
原创
2023-11-03 08:48:13
69阅读
# Python 求圆与线段的交点
在计算几何中，求圆与线段的交点是一个常见的问题。无论是在图形化界面设计、游戏编程，还是在物理模拟中，这个问题的解决方案都可以提高算法的质量和效率。接下来，我们将详细讨论如何用Python来实现这一目标。
## 数学模型
首先，我们需要了解如何表示圆和线段。一个标准圆的方程为：
\[
(x - a)^2 + (y - b)^2 = r^2
\]
其中 \
原创
2024-10-25 03:46:14
117阅读
# Python 实现空间射线与地形图求交
在计算机图形学和游戏开发中，射线与地形的交互是一个重要的技术。我们在这里将通过Python实现一个简单的示例，帮助你了解射线与地形图相交的基本原理和实现方法。本文将分为几个关键步骤，并附上相应的代码示例及详细注释，最后我们会用状态图和甘特图展示整个流程。
## 整体流程
我们可以将整个实现过程拆分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|---
目录1、题目描述2、代码实现3、运行结果1、题目描述令f(x)=-x^2+2x，用python编程求解y≤f(x)和y≥0的交集所形成的区域S
原创
2022-07-18 17:54:23
316阅读
# Python 计算直线与x轴夹角
## 引言
在几何学中，直线与 x 轴夹角是指该直线与 x 轴之间的夹角。计算直线与 x 轴夹角是一项常见的任务，特别是在计算机图形学和计算机视觉领域。本文将介绍如何使用 Python 编程语言计算直线与 x 轴夹角，并提供相应的代码示例。
## 直线与x轴夹角的定义
直线与 x 轴夹角的计算方式是通过计算直线的斜率来实现的。斜率是直线上任意两点之间的
原创
2023-11-21 13:13:30
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容器 -> 数据的封装函数 -> 语句的封装类 -> 方法和属性的封装模块 -> 模块就是程序自己写的模块要和调用程序在同意目录下 , 这样才可以成功调用 . 模块的存放 .(__name__=='__main',搜索路径和包)当我们将一个个的模块写好之后往往需要测试 或者 有其他的用途 然后我们摘模块里面开始测试 , 例如1 =====
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2024-06-13 18:00:12
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一、背景介绍可视化数据分析目前有很多方式，比如最简单的excel进行可视化数据分析、matlab可视化数据分析、power bi、tableau等，如果单纯的进行可视化，那么python不是最好的工具，但是如果是做可视化数据分析，那么python绝对是一个不错的选择，因为python有多个非常流行的可视化工具包，比如Matplotlib、Seaborn 、Pandas、ggplot(2)等。本文将
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2023-11-14 19:44:09
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线段树的python实现、基本概念什么是线段树 线段树是一种二叉搜索树，什么叫做二叉搜索树，首先满足二叉树，每个结点度小于等于二，即每个结点最多有两颗子树，何为搜索，我们要知道，线段树的每个结点都存储了一个区间，也可以理解成一个线段，而搜索，就是在这些线段上进行搜索操作得到你想要的答案。线段树能够解决什么样的问题 线段树的适用范围很广，可以在线维护修改以及查询区间上的最值.每次更新以及查询的时间复
上篇文章说到了函数的下面几个方面|-- 什么是函数？
|-- 为什么使用函数
|-- 如何定义函数？
|-- 函数的调用
|-- 函数分类
|-- 全局变量和局部变量
|-- 函数的调用过程
|-- 函数的参数
|-- 默认值
|-- 可变参数
|-- 命名参数（关键字参数）
|-- 几种综合在一起的
|-- 函数的递归这篇文章接着给大家介绍函数的其他内容。匿名函数
