一、写在前面最近终于是有些时间可以更了，以后的话也会持续更新一些力学和程序相结合的内容。 另外最近会把以前鸽的一篇计算流体力学有限元的文章补上(确实太鸽了) 前段时间一直没有怎么写代码，而且python也已经有六七个月没写了，导致感觉python几乎不会写了(所以拿这个来回回火) 也希望接下来一切顺顺利利 ，之后也会学习更多广的知识这一篇文章比较长，讲的也很详细，如果需要，请耐心看完。二、问题简介
# 实现Python数据偏离曲线的程度
在数据分析和机器学习中，数据偏离度（或称为数据的离散程度）是理解数据的重要方面。本文将指导您如何使用Python来实现这一过程。我们将通过一系列步骤，从数据生成开始，到最后绘制偏离曲线，帮助您全面理解数据的偏离程度。
## 过程概述
以下是实现数据偏离曲线的基本流程：
| 步骤 | 描述
目录简介如何确定模型是否过拟合？如何防止过拟合交叉验证用更多数据进行训练移除特征早停正则化Dropout总结参考简介在机器学习中，过拟合（overfitting）会使模型的预测性能变差，通常发生在模型过于复杂的情况下，如参数过多等。本文对过拟合及其解决方法进行了归纳阐述。 正如巴菲特所言：「近似的正确好过精确的错误。」在机器学习中，如果模型过于专注于特定的训练数据而错过了要点，那么该模型
目录前言什么是numpy创建数组数组的形状数组的计算numpy读取文件numpy索引和切片numpy中数值的修改numpy中的nan和infnumpy中常用统计函数数组的拼接数组的行列交换numpy常用方法numpy生成随机数numpy的view和copy实战 所有学习文件地址请看 总览关于matplotlib学习的思维导图前言什么是numpypython中做科学计算的基础库，重在数值计算，也是
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2023-10-11 12:37:59
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对于圆弧拟合算法是多种多样的，比较常规的是：最小二乘法圆弧拟合和双圆弧拟合。就工控领域而言，这里提出一种过起点/终点的误差可控的圆弧拟合算法。本算法基于最小二乘法圆弧拟合的基础上，实现误差可控，适用于连续顺序输出的轨迹拟合。 算法如下： 圆的标准方程：x^2+y^2+ax+by+c=0 (1) 起点坐标：（x0,y0） 终点坐标：（xn,yn） 将起点和终点坐标带入(1)式： x0^2+
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2024-06-10 10:23:56
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目录一、曲线构图例子二、曲线构图总结：1、描点a 找到函数的不连续点（尤其是函数值趋向于无穷的点）b 找到无限远端的点即x趋向于无穷（ ）的点c 标出那些容易找到的点，比如在坐标轴上的....(optional)2、计算a 求导f'(x) = 0b 求驻点和驻点的值3、根据导数检查4、根据2次导数检查（由于求二阶导数经常非常复杂，所以没有要求尽量避免这一步）5、综合以上三、例子1、描点a b 远
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2024-02-05 03:19:46
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梯度下降梯度下降法的原理 梯度下降法(gradient descent)是一种常用的一阶(first-order)优化方法，是求解无约束优化问题最简单、最经典的方法之一。 梯度下降最典型的例子就是从山上往下走，每次都寻找当前位置最陡峭的方向小碎步往下走，最终就会到达山下（暂不考虑有山谷的情况）。 首先来解释什么是梯度？这就要先讲微分。对于微分，相信大家都不陌生，看几个例子就更加熟悉了
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2023-12-30 16:04:57
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目录曲率1.1 弧长参数 s图解数学Python 中的曲线曲率参考资料 曲率对于圆而言，曲率与半径成反比，是半径的倒数，而直线的曲率为 0。 比如我们想知道曲线 上任一点处的弯曲程度怎么办呢？这时就需要一个十分重要的概念——曲率。 维基百科：在数学中，曲率（curvature）是描述几何体弯曲程度的量，例如曲面偏离平面的程度，或者曲线偏离直线的程度。在不同的几何学领域中，曲率的具体定义不完全相
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2023-08-23 08:21:23
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本节代码使用的opencv-python 4.0.1，numpy 1.15.4 + mkl使用图片为 Mjolnir_Round_Car_Magnet_300x300.jpg代码如下：import cv2
import numpy as np
# img = cv2.imread('lightning.jpg',0)
img = cv2.imread('Mjolnir.jpg',cv2.
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2024-04-25 16:38:17
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文章目录前言直角坐标系表达python代码实现总结应用 前言Clothoid曲线是一种曲率随着弧长线性变化的曲线。在直线段与其它曲线轨迹过渡的阶段采用这类曲线可以起到平滑曲率的作用。在车辆行驶轨迹设计中，如果使用这类曲线，可以减少曲率突变对转向控制的要求，降低控制难度，改善控制效果。这篇文章主要用于工程应用，而非理论推导。直角坐标系表达Clothoid曲线的数学表达式如下，其中a为常数，l为曲线
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2023-08-30 07:24:52
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# Python求曲线积分的实现
## 引言
在数学和物理领域，求解曲线的积分是一个常见的问题。Python作为一种高级编程语言，可以用来解决这个问题。本文将介绍如何使用Python来求解曲线的积分，逐步引导刚入行的小白完成这个任务。
## 求曲线积分的流程
下面是求解曲线积分的一般流程，我们将用表格形式展示每个步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 导入
原创
2024-01-01 04:29:54
204阅读
# Python 求骨架曲线的科普
随着图像处理技术的发展，骨架曲线（Skeletonization）作为一种重要的形状分析方法，广泛应用于计算机视觉、图像分析及模式识别等领域。其目的是将图像中的物体简化为一个“骨架”结构，以便于后续的特征提取和形状分析。本文将介绍如何使用 Python 来执行骨架曲线提取，并随文给出代码示例。
## 骨架曲线的概念
骨架曲线是一种形状的简化形式，通常保留了
# Python求曲线拐点
## 概述
在数据分析和可视化中，我们经常需要找到曲线的拐点，也就是曲线上发生显著变化的点。Python提供了一些强大的工具和库，使我们能够很容易地找到曲线拐点。
在本文中，我将介绍如何使用Python找到曲线的拐点，并提供一个详细的步骤指导。
## 步骤
下面是找到曲线拐点的一般流程。我们将使用Python的numpy和matplotlib库进行实现。
步骤
原创
2023-07-29 15:14:19
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## Python求曲线斜率的实现步骤
在Python中，我们可以使用数值方法来计算曲线的斜率。求曲线斜率的过程可以分为以下几个步骤：
1. 导入所需的库
2. 定义曲线函数
3. 计算曲线上两点的斜率
4. 绘制曲线图和斜率图
接下来，我将详细介绍每个步骤的具体实现方法，并提供相应的代码以供参考。
### 1. 导入所需的库
在开始之前，我们需要导入一些常用的Python库，包括`nu
原创
2023-09-12 03:37:47
2348阅读
# 如何实现求曲线交点的Python教程
在数据分析和科学计算中，找出两条曲线的交点是一个常见问题。本文将为你详细介绍如何使用Python实现这一功能。我们将从流程步骤入手，介绍每个步骤需要的代码，并附以注释说明。
## 流程步骤
我们将以下步骤分解为一个表格：
| 步骤 | 描述 |
|------------|------
3）绘制圆形包围圈函数 cv2.minEnclosingCircle（）通过迭代算法构造一个对象的面积最小包围圆形。该函数的语法格式为： center,radius=cv2.minEnclosingCircle(points)
"""
参数：
points: 轮廓数组
返回值：
center: 最小包围圆形的中心
radius: 最小包围圆形的半径
""" 代码： # 绘制
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2023-11-09 15:24:33
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基于jupyter notebook的python编程-----用牛顿切线法求高次方程的近似值方法目录一、什么是牛顿切线法？1、切线法是求可微函数的零点的一种数值算法，是一种一般情况下具有二阶收敛速度的非线性方程的数值解法二、牛顿切线法的几何意义？1、牛顿切线法的几何意义如下图所示：三、牛顿切线法的原理？1、牛顿切线法的原理如下所示：四、通过python编程，模拟牛顿切线法，进行例题求解1、例题
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2023-11-20 10:19:47
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## Python求回归曲线
### 概述
在数据分析和机器学习领域中，回归分析是一种用于预测和建模的重要方法。回归曲线可以帮助我们理解变量之间的关系，并用于预测未来的数值。本文将介绍如何使用Python实现回归曲线的求解过程。
### 整体流程
下面的表格展示了整个求解回归曲线的流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 准备数据 |
| 步骤2 | 拟
原创
2023-12-30 12:03:26
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霍夫线变换理论霍夫变换应用于检测任何形状，即使有稍微破损或者变形，都可以检测出来。这里我们将它作用在直线上。 根据直线方程：y=ax+b。 从原点做直线的垂线，和x正方向形成θ夹角，原点到直线的距离为ρ。当θ小于180°时，认为它是正的，大于180°时，θ是负的。这样就可以把原点到直线的距离用参数的形式表示出来：ρ=xcosθ+ysinθ。所以任意一条直线，都可以用ρ和θ表示。当直线平行于x轴，θ
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2024-05-15 04:47:56
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你想找到x,使得两个高斯函数具有相同的高度.(即相交)您可以通过将两个高斯函数相等并求解x来实现.最后,您将得到一个二次方程,其系数与高斯均值和方差有关.这是最终结果：import numpy as np
def solve(m1,m2,std1,std2):
a = 1/(2*std1**2) - 1/(2*std2**2)
b = m2/(std2**2) - m1/(std1**2)
c =
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2023-07-01 20:53:12
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