我必须计算出n维空间中多面体之间的重叠百分比,其中我唯一可用的参考源是这些多面体中的一组随机采样点。 假设以下两个R对象是来自5维两个不同多边形的两组随机采样点: one <- matrix(runif(5000, min = 0, max = 5), ncol = 5)
two <- matrix(runif(5000, min = 0, max = 4), ncol = 5) 在本例中,我为第二个对象选择了一个较小的范围,因此我们知道应该有不到10%的重叠。如果我错了,请告诉我。 编辑:为了清楚起见,问题是这两个对象之间的重叠百分比是多少? 我需要一种推广到n维空间的方法
我有一组多边形,我需要检查它们是否与给定的边界框(矩形)相交。我正在做的是,我取多边形的每个顶点,并检查它是否在边界框内。
If yes
return true
else
Now I am taking every vertex(i.e 4 vertices) of my bounding box and checking whether it is inside polygon or not,
using the algorithm from http://assemblysys.com/php-point-in-polygon-algorithm/
if yes
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
points = np.array([(333, 195.3267), (500, 223.0235), (1000, 264.5914), (2000, 294.8728
), (5000, 328.3523), (10000, 345.4688)])
# get x and y vectors
x = points[:,0]
y = points[:,1]
# calculate polynomial
z = np.polyfit(x, y, 3)
f = np.poly1d(z)
我想用多元拟合对散点图做一个线性回归,我也想让残差看到线性回归有多好。但是我不确定我是如何得到这个的,因为它不可能得到作为输出值的剩馀值,因为这是一维的。我的代码:
p = np.polyfit(lengths, breadths, 1)
m = p[0]
b = p[1]
yfit = np.polyval(p,lengths)
newlengths = []
for y in lengths:
newlengths.append(y*m+b)
ax.plot(lengths, newlengths, '-', color="#2c3e50")
我看到