best-fit-curve

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我想用零截點擬合二階函數。現在，當我繪製它，我收到帶有Y-INT> 0。我想，以適應由功能一組點輸出的線路： y**2 = 14.29566 * np.pi * x 或 y = np.sqrt(14.29566 * np.pi * x) 到兩個數據集x和y，其中D = 3.57391553。我的擬合程序是： z = np.polyfit(x,y,2) # Generate cu

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如何通過3D點找到一條線？

這很容易與圖片解釋。我有這些綠點：我要沿着這條紅線得到幾點：這是一個俯視圖，但是我有完整的XYZ座標每個點。我也有哪個頂點連接到哪個頂點。它幾乎看起來像你可以拿走每個綠色的邊緣的中點，並通過他們畫一條線，但你可以看到如何不會真的在接近尾聲。有沒有一種算法可以用來通過這些3D點找到最合適的線？我使用Three.js，如果這有所作爲。

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如何從圖像中模擬貝塞爾曲線？

如果我從掃描的黑白圖像獲得一組點。它看起來像一條曲線，我想用這些點的三次貝塞爾曲線來模擬平滑曲線。我怎樣才能找出起點，2個控制點和終點？從圖像中，有幾個立方貝塞爾曲線，可以模擬，但我不知道如何找出控制點。

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從水平方向的Polyfit程度

在我的項目中，我有一個最適合的線條，我使用了np.polyfit。因此，我想計算返回的最佳擬合線與地平線之間的程度。彷彿最適合線中的第一點在原點。我的一些誤解來自於polyfit返回的混淆。我如何能最好地獲得角度？

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如何計算兩點之間的平滑曲線，其中曲線的軌跡必須以兩個給定角度開始和結束

我在路徑（x1，y1）和（x2，y2）上有2個點。兩個點都有一個度數角度值（分別爲a1和a2）。當它與相關的（x，y）值相交時，這些點與這些點相交的曲線必須與y軸形成的角度。例如，與點（x1，y1）和（x2，y2）相交的曲線必須具有在點（x1，y1）處的a1度的軌跡，並且還具有在點處的a2度的軌跡（x2，y2）。我希望編寫一個函數來找到符合上述場景的曲線，但不知道從哪裏開始。任何幫助都將不勝感激

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二進制圖像的平滑和合適的邊緣

我正在研究使用視頻分析的魚類游泳，然後我需要仔細考慮圖像（從視頻幀中獲得），重點放在尾部。圖像是在高分辨率和我自定義的軟件與二進制圖像工作，因爲很容易對此使用數學運算。對於obten這個二進制圖像我使用2種方法： 1）將圖像轉換爲灰色，反色，後來體重，最後用那給我相似圖片，幾乎沒有一個treshold爲二進制的噪音。這些圖像有時會損失一點面積的，不很確切地用尾巴（現在我需要更多的acurrac

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IndexError：只有整數，切片（`：`），省略號（`...`）。。

我正在使用pymc3來尋找最適合3D表面。這是我正在使用的代碼。 with Model() as model: # specify glm and pass in data. The resulting linear model, its likelihood and # and all its parameters are automatica

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插值在R A曲線

我有一個名爲dataframe（二維表）的數據集，並作爲最佳擬合曲線： scatter.smooth(dataframe, xlab="", ylab="") 我需要什麼樣的代碼實現和評估（得到的數值）一在單個x值處的最佳擬合曲線上的Y值？

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計算x值

data <- dput(data): structure(list(x = 1:16, y = c(-79.62962963, -84.72222222, -88.42592593, -74.07407407, -29.62962963, 51.38888889, 79.62962963, 96.2962963, 87.96296296, 88.42592593, 73.14814815, 12

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擬合曲線利用NLS

我想這個數據擬合到威布爾分佈Weibull分佈中的R y <- c(1, 1, 1, 4, 7, 20, 7, 14, 19, 15, 18, 3, 4, 1, 3, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1) x <- c(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23