Python skimage.measure.LineModelND用法及代码示例

用法: class skimage.measure.LineModelND

基础：skimage.measure.fit.BaseModel

N 维线的总最小二乘估计量。

与普通最小二乘线估计相比，该估计器最小化点到估计线的正交距离。

线由点(原点)和单位矢量(方向)根据以下矢量方程定义：

X = origin + lambda * direction

例子：

>>> x = np.linspace(1, 2, 25)
>>> y = 1.5 * x + 3
>>> lm = LineModelND()
>>> lm.estimate(np.stack([x, y], axis=-1))
True
>>> tuple(np.round(lm.params, 5))
(array([1.5 , 5.25]), array([0.5547 , 0.83205]))
>>> res = lm.residuals(np.stack([x, y], axis=-1))
>>> np.abs(np.round(res, 9))
array([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.,
       0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.])
>>> np.round(lm.predict_y(x[:5]), 3)
array([4.5  , 4.562, 4.625, 4.688, 4.75 ])
>>> np.round(lm.predict_x(y[:5]), 3)
array([1.   , 1.042, 1.083, 1.125, 1.167])

属性：

params：元组: 线模型参数依次为原点、方向。

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注：本文由纯净天空筛选整理自scikit-image.org大神的英文原创作品 skimage.measure.LineModelND。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。