标签: points

我尝试了一切我能想到的......

1. unicode_obj.split('\u2022')
2. re.split(r'\u2022', unicode_object)
3. re.split(r'(?iu)\u2022', unicode_object)

没有任何效果

问题是我想拆分特殊字符.

example string : u'<special char like middot:\u00b7 or bullet:\u2022> sdfhsdf <repeat special char> sdfjhdgndujhfsgkljng <repeat special char> ... etc'

请帮忙.

提前致谢.

def findDistance((x1,y1),p) # finds Euclidean distance

让我们说p是[(0, 0), (1, 0), (0, 1), (1, 1), (0, -1), (-1, 1)],

x1 = 0

y1 = 0

可选,您可以定义半径.半径默认为1.结果应该只包括那些以谎言点radius的(x1, y1):

findDistance((0, 0), punten)

[(0,0),(1,0),(0,1),(0,-1)]

我是编程的新手,并寻找帮助找到点之间的距离

我现在拥有的是:

import java.util.*;

class WS8Q2 {
public static void main(String[] args){
    Scanner in = new Scanner (System.in);

    double x0=0;
    double x1=0;
    double y0=0;
    double y1=0;

    System.out.println("Please enter 4 numbers");
    x0=in.nextDouble();

    double distance = (x0, y1, x1, y0);
    System.out.print(answer);
    }


    public static double distance (x0, y1, x1,y0) {
        return Math.Sqrt ((x1 - y0) * (y1-y0) + (x1-x0) * (x1-x0));
    }

我真的不确定该怎么做,因为我以前从未做过距离,我只是完全失去了,试图查找某些公式,但我发现的唯一的东西似乎对我有用的是在这个网站链接哪个似乎对我说不多

编辑:这是问题和我想要实现的方式:

设计一个函数距离,它取四个分数参数x0,y0,x1和y1,并返回点(x0,y0)和(x1,y1)之间的距离.(如果你不记得它,请查看公式!)

我需要按距离对点列表进行排序。

所以对于例如

input : [[1,2],[5,10],[2,4]...]
output : [[1,2],[2,4],[5,10]...]  

（假设几何上 [1,2] 和 [2,4] 最接近，并且 [2,4] 和 [5,10] 最接近。

我需要他们对其进行排序，以便它们按距离排序，即在几何图上，点 a 最接近点 b ，点 b 最接近 c 等等。

任何想法？

编辑：代码示例

public class Point
{
   public double X {get;set;}
   public double Y {get;set;}
}


List<Point> points = new List<Point>();

假设我的点列表是按随机顺序填充的（而不是按几何距离）。所以点看起来像......

点 ~ [[1,2],[5,10],[2,4]...]

现在我的图表控件只需获取第一点和第二点并在它们之间画一条线。这意味着它不关心它的几何顺序。如果我简单地提供上面的“点”列表，它将在每个点之间绘制线条，从图表的角度来看，它看起来不正确，因为它们将是“之字形”曲折”。

为了确保图表控件绘制一条直线（而不是之字形），我必须以正确的顺序传递点，看起来像......

destination points ~ [[1,2],[2,4],[5,10]...]  

所以我的问题是如何实现这一目标。

注意：此处无法更改图表控件。

谢谢

我有一系列值（即一列数据），我想创建一个图，其中包含 x 轴上的数据值范围和每个值在 y 轴上的数据集中出现的频率.

我想要的是非常接近核密度图：

# Kernel Density Plot
d <- density(mtcars$mpg) # returns the density data 
plot(d) # plots the results

和R在 stackoverflow 上的频率分布。

但是，我想要y 轴上的频率（而不是密度）。

具体来说，我正在处理网络度分布，并且想要一个带有开放圆形点的双对数比例，即这个图像。

我已经对相关资源和问题进行了研究，但还没有找到我想要的：

R's Plotting 分布的食谱接近我想要的，但不准确。我想用直方图示例中定义的“计数”替换其密度曲线示例中的 y 轴。

ecdf()R 中的函数（即这个问题）可能是我想要的，但我想要观察到的频率，而不是 y 轴上 0 和 1 之间的归一化值。

这个问题与频率分布有关，但我想要点，而不是条。

编辑：

数据是标准的幂律分布，即

dat <- c(rep(1, 1000), rep(10, 100), rep(100, 10), 100)

假设我在 3D 空间中有 2 个点，其中一个位于：

x=2, y=3, z=5

第二个位于：

x=6, y=7, z=10

在代码中，通过延长（例如，加倍）这两个点之间的距离（相对于第一个点）来计算第三个点的坐标的最快方法是什么？

我有 2 个点，(x0,y0) (x1,y1)，它们形成一条线 L。我找到了斜率 M。现在我想在 L 上的这两个点之间找到 3 个点，即它们之间的精确距离，意味着所有点之间的距离相同。如果我用“-”字符测量距离，它可能是这样的： p1---p2​​---p3---p4---p5 其中 p1 和 p5 是我的起点。

首先我想通过做这样的事情来找到斜率：

def findSlope(p1, p2):
if (p1[0] - p2[0] != 0):
    return (p1[1] - p2[1])/p1[0] - p2[0]
else:
    return 0

这很容易，但获得实际分数对我来说并不容易。我想过做这样的事情：

def findThreePoints(p1,p2):

    slope = findSlope(p1,p2)
    c = p1[1] - slope*p1[0]
    x1 = (p1[0] + p2[0])/4
    x2 = (p1[0] + p2[0])/2
    x3 = (3*(p1[0] + p2[0]))/4
    y1 = slope*x1 + c
    y2 = slope*x2 + c
    y3 = slope*x3 + c

虽然这种方法有效，但它的编码风格/效率不是很好，因为如果我希望函数给出超过 3 分，我将需要它更长的时间。

是否有任何内置的方法可以用 …

我正在尝试从整数x,y坐标中裁剪C#中的图片..我只是无法弄清楚如何获取它？

public void doCroppedImage(int pointX, int pointY)
{
    Rectangle cropRect = //???
}

三年级问题:

如何计算平面上两点之间的距离？

我一直在浏览Google_Results,似乎我发现的所有内容都适用于Long/Lat而不是平面.

我正在努力使ObjectA在ObjetsC,D,E ......之间做出选择,选择最近的一个并向它移动.因此,我必须遍历我的SQL表,拉出范围内的内容,并循环结果以计算距离.

任何有关这个数学的帮助,我都不会记得多年,我们将不胜感激.

我有两个有序的x(xcor)和y(ycor)值数组.加入第一个和最后一个点给出一条线.我想计算这条线上所有点的垂直距离.这类似于最小平方距离.有没有直接的方法在matlab中执行此操作？还请注意,距离的符号应代表该线的点的侧面.

 xy =
     -121.9067  -53.5483
     -122.0750  -53.5475
     -122.4750  -53.5243
     -123.0975  -53.4835
     -123.9050  -53.4168
     -124.8050  -53.3235
     -125.7025  -53.2467
     -126.5675  -53.1800
     -127.3825  -53.1215
     -128.1500  -53.0798
     -128.8825  -53.0468
     -129.6000  -53.0452
     -130.3150  -53.1133
     -131.0400  -53.2532
     -131.7850  -53.4513
     -132.5525  -53.6877
     -133.3425  -53.9345
     -134.1600  -54.1758
     -135.0075  -54.4115
     -135.8675  -54.6480
     -136.7375  -54.9040
     -137.5075  -55.2635
     -138.1875  -55.7435
     -138.7775  -56.3333
     -139.2850  -57.0665
     -139.8450  -57.9285
     -140.4550  -58.9492
     -141.1575  -60.0988
     -141.9825  -61.3415
     -142.9275  -62.6172
     -144.0050  -63.8517
     -145.2125  -65.0523
     -146.5450  -66.1715
     -147.9950  -67.1727
     -149.5575  -68.0570
     -151.2225  -68.8152
     -152.9925 …