信息学奥赛一本通提高篇 第1部分 基础算法(提高篇) 数据点 官方

这是一种稳健且准确的圆拟合。 即使数据也很好用点仅在小弧内观察到。 这个圆适合是由 G. Taubin 在文章“由隐式方程定义的平面曲线、曲面和非平面空间曲线的估计，以及边缘和范围图像分割的应用”中提出，IEEE Trans。 帕米，卷。 13，第 1115-1138 页，（1991）。 它比 Kasa 的简单 Circle Fit 更稳定（文件#5557 和 #22642），比 Pratt 的 Circle Fit（文件 #22643）略快。

ncdc处理结果，2020年均气温数据

pcl开发的多组PCD标准测试数据，可以帮助熟悉pcl三维建模流程

构造椭圆的数据点，表示具有任何协方差和平均值的 3 维高斯分布的轮廓曲线。 例子 在这个例子中，函数 ellipsedata 构造了一个由 400 个点组成的椭圆体（3 维椭圆），表示对应于标准偏差为 1.5 的 3 维高斯分布的等高线曲线，协方差矩阵由 [4,1,1;1 ,2,1;1,1,1] 和由 [3,3,3] 给出的平均值。 [elv,elf]=ellipsedata3([4,1,1;1,2,1;1,1,1],[3,3,3],20,1.5); 顶点的位置存储在elv中，可以绘制如下 scatter3(elv(:,1),elv(:,2),elv(:,3)); 面（形成补丁的顶点）存储在 elf 中，可以按如下方式绘制 patch('Faces',elf,'Vertices',elv,'FaceColor','white','EdgeColor','black'); 输入参数

例子数据=randint（100,3）； 输出=KhachiyanAlgorithmMain（数据）； plot3(data(:,1),data(:,2),data(:,3),'b.') 保持 hsurface=surf(output.x,output.y,output.z,'FaceColor','b','EdgeColor','none','FaceAlpha',0.1); 半径=输出。半径； 中心=输出。中心； % 绘制主轴plot3(output.minor(:,1),output.minor(:,2),output.minor(:,3),'k','linewidth',0.2) plot3(output.major(:,1), output.major(:,2),output.major(:,3),'k','linewidth',5) plot3(output.medium

C# 在winform的Panel上画出一组数据点的图像，提供三种画图方法：点图、线图、阶梯图

函数基础逼近算法，对离散试验数据点的多项式曲线拟合

MPI集群 K-Means算法的顺序和并行实现，数据集为数据点，DNA链为输入，K为质心

调用函数为： >>read_cursor_data(figure_name_to_be_read); 激活图形上的光标模式，然后选择一个点。 击退。 (x,y) 坐标被记录下来，程序等待您选择另一个点或停止。 为了完成阅读，在命令窗口中键入“Q”。