使用R中的X1、Y1、X2、Y2 to X、Y1、Y2重塑数据帧_从x1，y1到x2，y2的正弦波线_使用点(x1，y1)和点(x2，y2)之间的距离指定point_dist。计算公式为: Distance = SquareRootOf( (x2 - x1)2 + (y2 - y1)2 ) - 腾讯云开发者社区

比较水的题，数据量暴力可破，但是你以为这样就结束了吗？如果数据量大一点呢？不得不说，平时做题还是应该深入一点。...x2,int y2,int now,int col) { if(x[now].l==x1 && x[now].r==x2 && x2==x1)//横坐标退化成点，防止区域重合,也可以区间查询，写完才发现...if(x1>mid) updatex(x1,y1,x2,y2,rs,col); else { updatex(x1,y1,mid,y2,ls,col); updatex(mid+1,y1...r==x2 && x1==x2) { return queryy(y1,y2,1,now); } if(x2<=mid) return queryx(x1,y1,x2,y2,ls); else...if(x1>mid) return queryx(x1,y1,x2,y2,rs); else return queryx(x1,y1,mid,y2,ls)+queryx(mid+1,y1,x2

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python人工智能【隔空手势控制鼠标】“解放双手“

15, t=3): x1, y1 = self.lmList[p1][1:] x2, y2 = self.lmList[p2][1:] cx, cy =...(x1 + x2) // 2, (y1 + y2) // 2 if draw: cv2.line(img, (x1, y1), (x2, y2), (255,....FILLED) length = math.hypot(x2 - x1, y2 - y1) return length, img, [x1, y1, x2,...(x1 + x2) // 2, (y1 + y2) // 2 if draw: cv2.line(img, (x1, y1), (x2, y2), (255,....FILLED) length = math.hypot(x2 - x1, y2 - y1) return length, img, [x1, y1, x2,

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基于OpenCV的实时车道检测

, y1, x2, y2 in line: if x1 == x2: continue # calculating slope of a line slope...= (y2 - y1) / (x2 - x1) # calculating intercept of a line intercept = y1 - (slope * x1)...# calculating length of a line length = np.sqrt(((y2 - y1) ** 2) + ((x2 - x1) ** 2))..., y1, x2, y2 in line: if x1 == x2: continue # calculating slope of a line slope...= (y2 - y1) / (x2 - x1) # calculating intercept of a line intercept = y1 - (slope * x1)

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前缀和与差分数组（附练习题）

数据范围 1≤n,m≤1000, 1≤q≤200000, 1≤x1≤x2≤n, 1≤y1≤y2≤m, −1000≤矩阵内元素的值≤1000 输入样例： 3 4 3 1 7 2 4 3 6...,y1,x2,y2; scanf("%d%d%d%d", &x1, &y1, &x2, &y2); printf("%d\n", s[x2][y2] - s[x2][y1...题目：输入一个 n 行 m 列的整数矩阵，再输入 q 个操作，每个操作包含五个整数 x1, y1, x2, y2, c，其中 (x1, y1) 和 (x2, y2) 表示一个子矩阵的左上角坐标和右下角坐标...数据范围 1≤n,m≤1000, 1≤q≤100000, 1≤x1≤x2≤n, 1≤y1≤y2≤m, −1000≤c≤1000, −1000≤矩阵内元素的值≤1000 输入样例： 3 4..., y1, x2, y2, c; scanf("%d%d%d%d%d", &x1, &y1, &x2, &y2, &c); insert(x1, y1, x2, y2,

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Tidyverse| XX_join ：多个数据表（文件）之间的各种连接

前面分享了单个文件中的select列，filter行，列拆分等，实际中经常是多个数据表，综合使用才能回答你所感兴趣的问题。本次简单的介绍多个表（文件）连接的方法。...一载入数据，R包 library(tidyverse) x <- tribble( ~key, ~val_x, 1, "x1", 2, "x2", 3, "x3" )...y <- tribble( ~key, ~val_y, 1, "y1", 2, "y2", 4, "y3" ) 二 join 数据向数据框中加入新变量，新变量的值是另一个数据框中的匹配观测...1 x1 y1 2 2 x2 y2 内连接最重要的性质是，没有匹配的行不会包含在结果中。...x1 y1 2 2 x2 y2 3 3 x3 2) 定义匹配键 by = c("a" = "b") 匹配 x 表中的 a 变量和 y 表中的

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【算法】前缀和与差分

接下来 qq 行，每行包含四个整数 x1,y1,x2,y2x1,y1,x2,y2，表示一组询问。输出格式共 qq 行，每行输出一个询问的结果。...数据范围 1≤n,m≤10001≤n,m≤1000, 1≤q≤2000001≤q≤200000, 1≤x1≤x2≤n1≤x1≤x2≤n, 1≤y1≤y2≤m1≤y1≤y2≤m, −1000≤矩阵内元素的值...qq 个操作，每个操作包含五个整数 x1,y1,x2,y2,cx1,y1,x2,y2,c，其中 (x1,y1)(x1,y1) 和 (x2,y2)(x2,y2) 表示一个子矩阵的左上角坐标和右下角坐标。...数据范围 1≤n,m≤10001≤n,m≤1000, 1≤q≤1000001≤q≤100000, 1≤x1≤x2≤n1≤x1≤x2≤n, 1≤y1≤y2≤m1≤y1≤y2≤m, −1000≤c...,y1,x2,y2,c; scanf("%d%d%d%d%d",&x1,&y1,&x2,&y2,&c); Insert(x1,y1,x2,y2,c); }

1812 0

Street Lanes Finder - 检测自动驾驶汽车的车道

将一条线定义为[x1，y1，x2，y2]，其中（x1，y1）是它的开始，（x2，y2）是它的结束。将线条定位后，可以计算它们的斜率，以确定它们是正确的还是左边的。...parameters = np.polyfit((x1, x2), (y1, y2), 1) slope = parameters[0] intercept = parameters[1]...= image.shape[0] y2 = int(y1*(1/2)) x1 = int((y1 - intercept)/slope) x2...= int((y2 - intercept)/slope) return np.array([x1, y1, x2, y2]) left = merge_lines(image...,y1,x2,y2 = line cv2.line(lines_image, (x1, y1), (x2, y2), (0, 0, 255), 20) return lines_image

7043 1

python进阶——自动驾驶寻找车道

)/slope) return np.array([x1,y1,x2,y2]) 霍夫变换的直线检测用到的是Opencv封装好的函数cv.HoughLinesP函数，使用到的参数如下： image...,y1,x2,y2 = line.reshape(4) cv2.line(line_image,(x1,y1),(x2,y2),(255,100,10),10) return...,x2,y2 = line.reshape(4) parameters = np.polyfit((x1,x2),(y1,y2),1) # print(parameters...canny #每一行都是一个二维数组，包含我们的线坐标，形式为[[x1,yl,x2,y2]]。...,y1,x2,y2 = line.reshape(4) cv2.line(line_image,(x1,y1),(x2,y2),(255,100,10),10) return

2473 0

HDUOJ-------Naive and Silly Muggles

于是有一点必须要注意，那就是求外接圆的中心坐标（x,y）代码wei: 1 通俗算法 2 定义：设平面上的三点A(x1,y1),B(x2,y2),C(x3,y3),定义 3 S(...A,B,C) = (x1-x3)*(y2-y3) - (y1-y3)*(x2-x3) 4 5 已知三角形的三个顶点为A(x1,y1),B(x2,y2),C(x3,y3)，则该三角形的外心为：...){ 7 return (S(x1*x1+y1*y1,y1, x2*x2+y2*y2, y2,x3*x3+y3*y3,y3)/(2*S(x1,y1,x2,y2,x3,y3)) ); 8 }...x3,double y3){ 19 return (S(x1*x1+y1*y1,y1, x2*x2+y2*y2, y2,x3*x3+y3*y3,y3)/(2*S(x1,y1,x2,y2,x3,y3...(S(x1, x1*x1+y1*y1, x2, x2*x2+y2*y2, x3, x3*x3+y3*y3) / (2*S(x1,y1,x2,y2,x3,y3))); 24 } 25 //求两条边的夹角

5976 0

R语言ggplot2画带有弧度的线段简单小例子

image.png 在一个交流讨论群里看到有人讨论这个图，很早之前就看到过这个图，当时记得有一个现成的R包可以做。如果让自己使用ggplot2来实现当时还真没有思路。...= 2.62, x2 = 3.57, y1 = 21.0, y2 = 15.0) b + geom_curve(aes(x = x1, y = y1, xend = x2, yend = y2,...colour = "curve"), data = df) + geom_segment(aes(x = x1, y = y1, xend = x2, yend = y2, colour = "segment...= 2.62, x2 = 3.57, y1 = 21.0, y2 = 15.0) b + geom_curve(aes(x = x1, y = y1,...、R语言和python做数据分析和数据可视化的简单小例子；2、园艺植物相关转录组学、基因组学、群体遗传学文献阅读笔记；3、生物信息学入门学习资料及自己的学习笔记！

1.3K3 0

主成分分析的数学涵义

1.2K5 0

AGC015 C Nuske vs Phantom Thnook(前缀和)

0; return R[x - 1][y] + R[x][y - 1] - R[x - 1][y - 1]; } int GetL(int x, int y) { if(x == 0...= read(), y1 = read(), x2 = read(), y2 = read(); // printf("%d %d %d %d\n", GetP(x2, y2), GetP...(x1 - 1, y2), GetP(x2, y1 - 1), GetP(x1 - 1, y1 - 1)); int ans1 = P[x2][y2] - P[x1 - 1][y2] -...P[x2][y1 - 1] + P[x1 - 1][y1 - 1]; int ans2 = R[x2][y2] - R[x1 - 1][y2] - R[x2][y1] + R[x1 -...1][y1]; int ans3 = L[x2][y2] - L[x2][y1 - 1] - L[x1][y2] + L[x1][y1 - 1]; cout << ans1

4192 0

一维二维求前缀和、差分

[r]-sum[l-1]); } } 二维前缀和（子矩阵求和） S[i, j] = 第i行j列格子左上部分所有元素的和以(x1, y1)为左上角，(x2, y2)为右下角的子矩阵的和为...： S[x2, y2] - S[x1 - 1, y2] - S[x2, y1 - 1] + S[x1 - 1, y1 - 1] final static int N=1010,M=1010;...int c){ s[l]+=c; s[r+1]-=c; } 二维差分给以(x1, y1)为左上角，(x2, y2)为右下角的子矩阵中的所有元素加上c： S...[x1, y1] += c, S[x2 + 1, y1] -= c, S[x1, y2 + 1] -= c, S[x2 + 1, y2 + 1] += c final static int...,int y1,int x2,int y2,int c){ S[x1][y1]+=c; S[x2+1][y1]-=c; S[x1][y2+1]-=c;

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MATLAB plotyy总结「建议收藏」

当需要画出2个两个不同纵坐标的图时，此时的横坐标的图是相同的，在MATLAB中这个函数叫plotyy 下面列举的是一个简单的画plotyy的应用几种不同的调用格式 plotyy(X1,Y1,X2,...Y2) plotyy(X1,Y1,X2,Y2,function) plotyy(X1,Y1,X2,Y2,'function1','function2') [AX,H1,H2] = plotyy(___)...plotyy(AX1,___) 1、plotyy(X1,Y1,X2,Y2) 直接简单地画出2个坐标不同的图 clc;clear x = 0:0.01:20; y1 = 200*exp(-0.05*x)...*sin(10*x); figure % new figure plotyy(x,y1,x,y2) 2、plotyy(X1,Y1,X2,Y2,function)调用时选用function的画图函数...，有待进行进一步探究 6、总结上述方法，一些综合性的plotyy图如果只是想让plotyy的图美一些，可以使用其如下形式的调用方式： [AX,H1,H2] = plotyy(…) 其中AX(2

4.4K2 1

前缀和，差分

求的是(x1,y1)和(x2,y2)之间的前缀和。...下面的公司不懂的读者画一下图那么该结果==s[x2][y2]-s[x1-1][y2]-s[x2][y1-1]+s[x1-1][y1-1]....,y1,x2,y2; cin>>x1>>y1>>x2>>y2; cout<<s[x2][y2]-s[x1-1][y2]-s[x2][y1-1]+s[x1-1][y1-1...,y1），(x2,y2)的区域内加上k 我们可以像一维差分那样，那么公式为：b[x2+1][y2+1]+=k,b[x1][y2+1]-=k,b[x2+1][y1]-=k,b[x1][y1]+=k;即可满足上述需求...,y1,x2,y2,k; cin>>x1>>y1>>x2>>y2>>k; f(x1,y1,x2,y2,k,b); } for(int i=1;i<=n

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Python 读取xml数据,cv2裁剪图片实例

下载的数据是pascal voc2012的数据，已经有annotation了，不过是xml格式的，训练的模型是在Google模型的基础上加了两层网络，因此要在原始图像中裁剪出用于训练的部分图像。...list[0].childNodes[0].data) w = x2 - x1 h = y2 - y1 obj = np.array([x1,y1,x2,y2]) shift...[0].data) w = x2 - x1 h = y2 - y1 obj = np.array([x1,y1,x2,y2]) shift = np.array([[1,1,1,1]]) XYmatrix...[0].data) w = x2 - x1 h = y2 - y1 obj = np.array([x1,y1,x2,y2]) shift = np.array([[1,1,1,1]]) XYmatrix...[0].data) w = x2 - x1 h = y2 - y1 obj = np.array([x1,y1,x2,y2]) shift = np.array([[1,1,1,1]]) XYmatrix

7542 0

opencv实现坐标旋转（教你框住小姐姐）

四个点的左标比较容易确定，利用起点左标加宽高就能算出来。这里主要讲解如何算旋转后的左标，如下图： ? 已知x1，x2，y1，y2和∠a，求x’，和y’。这时候就需要用到高中的三角函数的知识了。...假设，(x1, y1) 到 (x2, y2)的长度为r，再画一个∠b。...x’ = x1 + r * cos(a + b); x’ = x1 + r * cos(a) * cos(b) - r * sin(a) * sin(b); 又因为： r * cos(b) = x2 -...x1; r * sin(b) = (y2 - y1); 最终可以求出： x’ = x1 + cos(a) * (x2 - x1) - sin(a) * (y2 - y1); 同理求出： y’ = y1...+ sin(a) * (x2 - x1) - cos(a) * (y2 - y1); 啊，这真是用了我毕生所学的数学知识，真没想到工作后还会用到三角函数的知识。

1.1K3 0

本文说如何显示SVG

="10" x1="11" y1="11" x2="16" y2="16"/> 我们开始使用Image，但是没有显示于是网上有一个库Mntone.SvgForXaml，https...=""10"" x1=""32"" y1=""64"" x2=""32"" y2=""54""/>

1.1K2 0

用霍夫变换&SCNN码一个车道追踪器

分割车道区域我们要手动制作一个三角形掩码来分割帧中的车道区域，删除帧中的不相关区域以便提高后期的效率。 ? 三角形掩码通过三个坐标定义，用图中的绿色圆圈表示。...) / slope) return np.array([x1, y1, x2, y2]) def visualize_lines(frame, lines): # Creates an...cv.line(lines_visualize, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 5) return lines_visualize...) / slope) return np.array([x1, y1, x2, y2]) def visualize_lines(frame, lines): # Creates an...cv.line(lines_visualize, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 5) return lines_visualize

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求延长线坐标已知点1的（x1,y1）点2的（x2,y2）求点3的x3求y3或者点3的y3求x3

求延长线坐标已知点1的（x1,y1）点2的（x2,y2）求点3的x3求y3或者点3的y3求x3 let y3 = this.k_fun(x1, y1, x2, y2, x3) /**求延长线坐标方法...*/ private k_fun(x1, y1, x2, y2, x3, y3?)...{ // x1 y1起点 // x2 y2终点 // x3 y3 设置一个求一个只能设置一个未知数 // let x1 = 1 // let y1 = 1 // let x2 = 3 /.../ let y2 = 2 // let x3 // let y3 = 4 // 斜率公式 let b let k = (x1 - x2) / (y1 - y2) console.log(k,..."k") if (x3) { b = (x1 - x2) / k y3 = y1 - b console.log(y3, "y3") return y3 } if (y3) { b =

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