Python学习笔记关于类的学习句点表示法是一种实用的方法。访问类中的属性和调用类中的方法都是采用句点表示法来实现的。例： 访问属性：my_dog.name （name是Dog()类的属性） 调用方法：my_dog.roll() （roll()是Dog()类中的一种方法）关于定义类时怎样定义变量和属性的解释： def init(self, name, age): self.name = name
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2024-01-02 08:55:20
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对于一个点集P来讲，它的凸包就是一个凸多边形Q，其中满足P中的每个点都在Q的边界上或内部。就像下图所示凸包的计算算法有好多种，wiki和算法导论第33章中都有比较详细的介绍，比如下面是算法导论中给出的Graham-Scan算法计算凸包的伪代码。现在网上已经有了好多计算点集凸包的优秀代码，比如这篇文章，作者在文中使用了一个动画来表示了Graham-Scan算法计算凸包的过程，并给出了python程序
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2023-11-29 15:33:19
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在前一篇文章《点云法线计算》已经给出了法线的计算方法，通过该方法计算出来的点云法线为散乱的，与实际表面法线相同或者相反，因此需要对点云法线朝向进行全局方向上的调整。最早关于法线全局定向的方法应该来源于“Surface Reconstruction from Unorganized Points" Hugues Hoppe的文章，其基本思想是通过邻域点集计算的中心点集，构建基于欧氏距离的最小生成树，
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2024-10-08 16:32:27
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如果我们要计算一个圆的面积，就是3.14*r*r，如果每次就算，则每次都要写一遍，就很麻烦，所以有了函数，我们就可以通过调用函数的方法，直接使用就行了。 这里我们可以访问 内置函数 — Python 3.10.6 文档 查看python的内置函数有哪些，也可以通过help(abs)查看abs函数的帮助信息。>>
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2024-10-24 16:27:03
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tf.truncated_normal(shape, mean, stddev) :shape表示生成张量的维度，mean是均值，stddev是标准差。这个函数产生正太分布，均值和标准差自己设定。这是一个截断的产生正太分布的函数，就是说产生正太分布的值如果与均值的差值大于两倍的标准差，那就重新生成。和一般的正太分布的产生随机数据比起来，这个函数产生的随机数与均值的差距不会超过两倍的标准差，但是一般
通过使用 Python 计算凸包并标记凸包中的点，可以在处理空间数据时提供重要的几何信息。为了实现这个目标，我将详细介绍备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、预防措施和最佳实践，确保你在实现凸包计算的同时，也能进行有效的数据管理和防护。
### 备份策略
在进行数据处理之前，制定有效的备份策略至关重要。我们的备份周期计划如下所示：
```mermaid
gantt
title 备
链接题意：挑战274页；#include #include #include #include #include #include #include #include #include #include #define MM(a) memset(a,0,sizeof(a))typedef long long ll;typedef unsigned long long ULL;const doubl
原创
2023-07-11 16:32:07
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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
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2023-12-15 14:42:31
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平面点集的凸包可理解为包含所有点的最小凸多边形（点可以在多边形边上或在其内）。这里给出一种求解方法。 一、基本思路 先找所有点中 y 坐标最大最小的点Pmax、Pmin，所找点必定是凸包上的点； 找距离直线PmaxPmin两侧最远的点P1,P0，构成初始三角形, ； 再对每个三角形新生成的边（、和、
原创
2022-05-27 22:48:10
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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.
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2023-08-07 20:57:33
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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
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2023-12-21 11:44:30
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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)
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2023-10-11 08:51:48
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开始补一些算几的东西。定义引入凸包到底是个什么东西呢？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.——摘自百度百科有没有整个人都mengbi了对于二维凸包，有一个很形象的描述：平面上有若干颗钉子，现在绷一圈橡皮筋把所有的钉子都围住，松手之后橡皮筋的形状就是凸包。如图的橙色线段是这个点集的凸包。先来看一道
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2023-10-17 20:37:55
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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
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2023-12-09 16:39:42
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# 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
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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
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2023-12-05 21:48:07
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形态学处理，除了最基本的膨胀、腐蚀、开/闭运算、黑/白帽处理外，还有一些更高级的运用，如凸包，连通区域标记，删除小块区域等。1、凸包凸包是指一个凸多边形，这个凸多边形将图片中所有的白色像素点都包含在内。函数为：skimage.morphology.convex_hull_image(image)输入为二值图像，输出一个逻辑二值图像。在凸包内的点为True, 否则为False例： import m
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2023-12-03 12:16:36
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董付国老师Python系列教材推荐与选用参考开学第一课：一定不要这样问老师Python问题3000道Python习题免费在线练习“P=========...
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2024-05-17 00:34:52
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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
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2023-12-21 12:37:30
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