目录- 1.注意事项：- 2.资源（懒人直接看（2）（3））：（1）清华大学开源软件镜像站（2）第三方库的网址（3）Anaconda,Visual Studio和各种依赖库集成（百度网盘）- 3.安装库的方法-4.拓展学习 先需要安装 NumPy+mkl,Scipy,cvxopt,scs,ecos,fastcache,osqp，因为这些是cvxpy库的依赖库，没有它们安装不了 版本声明： Py
转载
2023-10-25 22:28:09
128阅读
凸包算法是计算几何中的最经典问题之一了。给定一个点集，计算其凸包。凸包是什么就不罗嗦了本文给出了《计算几何——算法与应用》中一书所列凸包算法的Python实现和Matlab实现，并给出了一个Matlab动画演示程序。啊，实现谁都会实现啦╮(╯▽╰)╭，但是演示就不一定那么好做了。算法CONVEXHULL(P)
输入：平面点集P
输出：由CH(P)的所有顶点沿顺时针方向组成的一个列表
1.
转载
2023-08-07 20:57:33
403阅读
凸包问题求解凸包问题：输入是平面上n个点的集合Q，凸包问题是要输出一个Q的凸包。其中，Q的凸包是一个凸多边形P，Q中的点或者在P上或者在P中。实现基于枚举方法的凸包求解算法提示：考虑Q中的任意四个点A、B、C、D，如果A处于BCD构成的三角形内部，那么A一定不属于凸包P的顶点集合。这一方法属于暴力解法，任意枚举点集中的四个点，如果有一个点在其他三个点构成的三角形内部，则将这个点从点集中剔除。实验主
转载
2023-12-21 11:44:30
73阅读
利用python指定函数将特定数据框起来，生成凸包函数：scipy.spatial.ConvexHull() ConvexHull直译是凸包，表示在一个平面上，我们能找到的最小的将一组数据全部包括在内的凸集 通俗的来说凸包就是包围一组散点的最小凸边形 相对的我们也有凹边形 重要参数： 类ConvexHull能够帮助我们创建N维凸包重要参数points：浮点数组成的n维数组，结构为(点的个数，维度)
转载
2023-10-11 08:51:48
0阅读
凸优化在Python领域的应用越来越广泛，特别是在数据科学和机器学习的背景下。准确地实现凸优化算法不仅可以提高模型的计算效率，还能显著改善预测性能。为了彻底解决与“凸优化python”相关的问题，我对其进行了详细的复盘记录。
### 问题背景
在某项目中，用户需要实现一个高效的凸优化模型，以优化整合的调度系统。该系统需要处理数万个任务及其优先级，其关键目标是最小化资源的使用时间。
**用户场
# Python与凸规划：基础介绍与实用示例
## 什么是凸规划？
凸规划（Convex Programming）是优化理论中的一个重要分支，主要处理的是求解凸目标函数在凸约束条件下的最优化问题。一个优化问题若其目标函数为凸函数，并且其约束条件为凸集，则称该问题为凸优化问题。相较于非凸问题，凸优化问题的优势在于解的唯一性和全局最优性。
## 应用场景
凸规划在多个领域都有广泛的应用，包括但
## 实现凸优化的流程
为了实现凸优化，我们可以按照以下步骤进行操作：
```mermaid
flowchart TD
A(确定优化问题) --> B(导入所需模块)
B --> C(定义目标函数和约束条件)
C --> D(定义优化问题)
D --> E(求解优化问题)
E --> F(输出优化结果)
```
### 步骤一：确定优化问题
在进行凸
原创
2023-10-02 03:01:38
179阅读
# 如何用 Python 实现凸包
在计算几何中，**凸包**是指将一组点包围起来的最小凸多边形。本文将引导你如何在 Python 中实现凸包算法，特别是使用 `scipy` 和 `matplotlib` 库来可视化结果。
## 实施流程
下面是实现凸包的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
|-------|-----------
原创
2024-10-04 03:53:59
92阅读
绘制气泡图凸包基础概念凸包的作用绘制简单散点图的凸包注意详解定义绘制凸包的函数绘制气泡图的凸包 基础概念 •凸包：在一个平面内，我们能够找到的最小的将一组数据全部包括在内的凸集，通俗来说凸包就是包围一组散点的最小凸边形！！ •凸边形即
转载
2023-12-09 16:39:42
235阅读
这是《python算法教程》的第11篇读书笔记，笔记主要内容是使用分治法求解凸包。平面凸包问题简介在一个平面点集中，寻找点集最外层的点，由这些点所构成的凸多边形能将点集中的所有点包围起来。如下图所示，红色的点能将点集中所有的点包围起来。convexHull.png分治法求解思路按照暴力法的思路(求出所有由点集任意两点的直线，再获取使得点集剩余的点在该直线的一侧的直线)去求解凸包问题，显然算法复杂度
转载
2023-12-05 21:48:07
67阅读
凸分析中经常见到这些概念，目前这方面的中文资料似乎不太多，决定写篇博客总结一下。 文章目录1. 凸包 convex hull2. 图上方 epigraph3. 凸低估计量 convex underestimator4. 凸包络面 convex envelope 1. 凸包 convex hull凸包在文献中比较常见些，也称作凸包络面 convex envelope。凸包一般针对某个集合（函数也可以
案例 ©Fu Xianjun. All Rights Reserved.一、读取图像知识储备：凸包的概念 凸包指的是完全包含原有轮廓，并且仅由轮廓上的点所构成的多边形。凸包的每一处都是凸的，即在凸包内连接任意两点的直线都在凸包的内部。在凸包内，任意连续三个点的
转载
2023-12-21 12:37:30
103阅读
凸集（Convex sets）1.仿射集和凸集仿射集(Affine set)： 定义：如果通过C中任意两个不同点的线位于C中，则集合C⊆Rn就是仿射 其中，凸集(Convex set)： 定义：如果C中的任意两点之间的线段为C，则集合C是凸的 其中， 例子： 左侧，六边形，包括它的边界（显示较深），是凸的。 中间，肾形集合不是凸的，因为集合中显示的两个点之间的线段不包含在集合中。 右侧，该正方形包
转载
2023-12-15 14:42:31
300阅读
Python版本是Python3.7.3，OpenCV版本OpenCV3.4.1，开发环境为PyCharm 文章目录12.6 凸包12.6.1 获取凸包12.6.2 凸缺陷12.6.3 几何学测试 12.6 凸包逼近多边形是轮廓的高度近似，但是有时候，我们希望使用一个多边形的凸包来简化它。凸包跟逼近多边形很像，只不过它是物体最外层的“凸”多边形。凸包指的是完全包含原有轮廓，并且仅由轮廓上的点所构成
转载
2023-11-10 03:19:22
173阅读
最近的看的一些内容好多涉及到凸优化，没时间系统看了，简单的了解一下，凸优化的两个基本元素分别是凸函数与凸包凸集凸集定义如下：也就是说在凸集内任取两点，其连线上的所有点仍在凸集之内。凸函数凸函数的定义如下：$\theta x+(1-\theta)y$的意思就是说在区间 $(x,y)$ 之间任取一点 $y – \theta(y-x)$ 即为 $\theta x+(1-\theta)y$ , 凸函数的几
转载
2023-08-04 14:07:04
175阅读
一.概念：
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)的线性组合来构造.
# 教你实现 Python OpenCV 凸包
在图像处理领域，凸包是一个非常重要的概念。本文将教会你如何使用 Python 的 OpenCV 库来计算图像的凸包。首先，我们将概述整体流程，并逐步解释每一步所需的代码及其功能。
## 流程概述
下面是实现凸包的流程表格：
| 步骤 | 描述 |
|------|-
# 凸优化与 Python 包的应用
## 引言
在现代数据分析和机器学习中，优化问题无处不在。特别是“凸优化”，作为优化理论中的一个重要分支，因其良好的数学性质和广泛的应用场景，越来越受到研究者和工程师的关注。本文将通过介绍凸优化的基本概念、简单的理论基础以及 Python 中常用的优化包，帮助读者理解凸优化的基本应用。
## 什么是凸优化？
凸优化是一个非常特殊的优化领域，它研究的是在
import matplotlib.pyplot as pltimport mathimport timeimport numpy as npstart_t = time.cloc
原创
2021-12-30 14:39:48
367阅读
# 使用Python计算凸包的面积
在计算几何中，凸包是点集的最小凸形状。在计算凸包面积时，我们需要对给定的一组点进行处理，找到其凸包并计算其面积。这篇文章将为你提供一个详细的步骤指南，以帮助你使用Python实现这一功能。
## 流程步骤
在进行计算之前，我们可以将整个过程分为几个步骤，方便理解和实现。以下是我们将要执行的步骤：
| 步骤 | 描述
