1)马氏距离的计算是建立在总体样本的基础上的,这一点可以从上述协方差矩阵的解释中可以得出,也就是说,如果拿同样的两个样本,放入两个不同的总体中,最后计算得出的两个样本间的马氏距离通常是不相同的,除非这两个总体的协方差矩阵碰巧相同; 2)在计算马氏距离过程中,要求总体样本数大于样本的维数,否则得到的总体样...
对于等式约束,我们可以通过一个拉格朗日系数a 把等式约束和目标函数组合成为一个式子L(a, x) = f(x) + a*h(x), 这里把a和h(x)视为向量形式,a是横向量,h(x)为列向量,之所以这么写,完全是因为csdn很难写数学公式,只能将就了...。 然后求取最优值,可以通过对L(a,x)对各个参数求导取零,联立等式进行...
最有价值的三个作图用数学函数中的第一个:get_dist函数,即求两点间距离,是代数和几何的纽带,其本质就是勾股定理(毕达哥拉斯定理)#数学#编程#几何#作图#python 3 抢首评 1 发布时间:2024-04-08 07:42 步惊龙-随风而行 粉丝1478获赞3715 00:01 ...
cu1 = 1 / sqrt((1 + tu1 * tu1)) su1 = tu1 * cu1 s2 = atan2(tu1, cb) sa = cu1 * sb csa = 1 - sa * sa us = csa * (a * a - b * b) / (b * b) A = 1 + us / 16384 * (4096 + us * (-768 + us * (320 - 175 * us))) B = us / 1024 * (25...
定义距离(x1,y1,x2,y2): 返回math . sqrt((x2-x1)* 2+(y2-y1)* 2) #例如,找出点(1,2)和点(4,6)之间的距离 x1、y1 = 1、2 x2,y2 = 4,6 打印(距离(x1、y1、x2、y2)) 这段代码定义了一个距离函数,输入两点(x1,y1)和(x2,y2)的坐标,并返回这两点之间的距离。使用math.sqrt计算...
让我们看一下代码是如何工作的。首先,我们导入了Python内置的数学库math,这样就可以使用其中的sqrt()函数来计算平方根。 接着,我们定义了一个叫做calculate_distance()的函数。这个函数接受四个参数:起点和终点的坐标。在函数内部,我们套用了欧几里得距离公式,计算出两点之间的距离,并将其返回。
“`python points = [(2, 3), (4, 5), (6, 7)] for point in points: distance = calculate_distance(point[0], point[1]) print(“点”, point, “到原点的距离为:”, distance) “` 距离的奇妙 在这个代码的世界里,距离如同一位神秘的布道者,将每个点与原点之间的关系逐一讲述给我。我听得津...