首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何计算水平线和树线树状图python之间的交叉点

计算水平线和树线树状图之间的交叉点,可以通过以下步骤实现:

  1. 首先,需要了解水平线和树线树状图的概念:
    • 水平线:指在平面上具有相同 y 坐标的水平直线。
    • 树线树状图:是一种树状结构的图表,用于表示层级关系。
  • 确定水平线和树线树状图的数据结构:
    • 水平线可以用一个包含起点和终点坐标的元组表示,例如 (x1, y1, x2, y2)。
    • 树线树状图可以用一个包含节点和父节点关系的字典或列表表示。
  • 实现交叉点计算的算法:
    • 遍历树线树状图的节点,对于每个节点,判断其与水平线是否相交。
    • 判断相交的方法可以使用线段相交的几何算法,例如判断两条线段是否相交的方法。
    • 如果相交,记录交叉点的坐标。
  • 返回所有交叉点的结果:
    • 将所有交叉点的坐标保存在一个列表中。
    • 返回列表作为最终的结果。

以下是一个示例代码,用于计算水平线和树线树状图之间的交叉点:

代码语言:txt
复制
def calculate_intersection(horizontal_line, tree_line):
    intersections = []
    x1, y1, x2, y2 = horizontal_line

    for node, parent in tree_line.items():
        if parent is not None:
            x3, y3 = node
            x4, y4 = parent

            if min(x1, x2) <= max(x3, x4) and min(x3, x4) <= max(x1, x2) and \
               min(y1, y2) <= max(y3, y4) and min(y3, y4) <= max(y1, y2):
                # Calculate the intersection point
                intersection_x = ((x3*y4 - x4*y3)*(x2 - x1) - (x1*y2 - x2*y1)*(x4 - x3)) / \
                                 ((x1 - x2)*(y3 - y4) + (x3 - x4)*(y1 - y2))
                intersection_y = ((x1*y2 - x2*y1)*(y3 - y4) - (x3*y4 - x4*y3)*(y1 - y2)) / \
                                 ((x1 - x2)*(y3 - y4) + (x3 - x4)*(y1 - y2))

                intersections.append((intersection_x, intersection_y))

    return intersections

# 示例数据
horizontal_line = (0, 1, 5, 1)
tree_line = {(1, 2): (2, 3), (2, 3): (3, 4), (3, 4): (4, 5), (4, 5): None}

# 计算交叉点
intersections = calculate_intersection(horizontal_line, tree_line)

# 打印结果
for intersection in intersections:
    print(f"交叉点坐标:{intersection}")

这段代码中,我们定义了一个 calculate_intersection 函数,接受水平线和树线树状图作为参数,并返回交叉点的坐标列表。在示例数据中,我们定义了一个水平线和一个树线树状图,并调用 calculate_intersection 函数计算交叉点。最后,打印出交叉点的坐标。

请注意,以上代码仅为示例,实际应用中可能需要根据具体情况进行适当的修改和优化。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

如何Python计算日期之间天数差

from datetime import datetime # 两个日期 date1 = datetime(2023, 10, 17) date2 = datetime(2023, 10, 10) # 计算日期差...计算指定日期今天差多少天 # 给定日期字符串 date_string = '2023-10-17 01:05:16' # 将日期字符串转换为 datetime 对象 given_date = datetime.strptime...(date_string, '%Y-%m-%d %H:%M:%S') # 获取今天日期 today = datetime.now() # 计算日期差值 time_difference = today...- given_date # 提取天数差 days_difference = time_difference.days print(f"给定日期今天相差 {days_difference} 天。...通过这三种方法,可以轻松地计算两个日期之间天数差。这些方法对于日常编程任务中日期时间处理非常有用。无论是在任务计划、数据分析还是应用程序开发中,了解如何计算日期差都将是一个有用技能。

1.3K20

一文读懂层次聚类(Python代码)

执行层次聚类步骤 上面已经说了层次聚类大概过程,那关键来了,如何确定点相似性呢? 这是聚类中最重要问题之一了,一般计算相似度方法是:计算这些簇质心之间距离。...下面开始介绍如何选择聚类数。 如何选择聚类数? 为了获得层次聚类簇数,我们使用了一个概念,叫作树状。 通过树状,我们可以更方便选出聚类簇数。 回到上面的例子。...下面这个是树状原始状态,横坐标记录了每个点标记,纵轴记录了点之间距离: 当合并两个簇时,将会在树状图中连接起来,连接高度就是点之间距离。下面是我们刚刚层次聚类过程。...然后开始对上面的过程进行树状绘制。从合并样本 1 2 开始,这两个样本之间距离为 3。 可以看到已经合并了 1 2。垂直线代表 1 2 距离。...有了这个树状,我们决定簇类数就方便多了。 现在我们可以设置一个阈值距离,绘制一条水平线

3K31
  • 如何在Anacondapython系统自带python之间切换

    我们知道,Ubantu系统会自带python,当你在terminal窗口中输入python,就会显示默认安装python信息。...比如我16.04就自带了python2.73.5,但是安装了Anaconda之后,再输入python就变成了Anaconda带了: ? 那么如何切换回系统自带python呢? 如图所示: ?...我指定目录 /usr/bin/下pythonpython3就是系统自带 也就是输入 /usr/bin/python 或者是 /usr/bin/python3 让我们来分析一下这是个什么原理:当你输入...红线环境变量是我在安装Anaconda时添加,后添加环境变量顺序排在前面,所以系统搜寻python这个命令时首先去红线那个路径寻找,然后的确就找到了嘛,就是调用Anacondapython咯。...所以我现在如果想用系统自带python,就指定好目录/usr/bin/ , 就ok 咯

    3.9K10

    层次聚类算法

    可以通过观察树状来选择最能描述不同组簇数决定。聚类数最佳选择是树状图中垂直线数量,该水平线可以垂直横穿最大距离而不与聚类相交。 1....平均链接:两个聚类之间距离定义为一个聚类中每个点与另一个聚类中每个点之间平均距离。 Centroid-linkage:找到聚类1质心聚类2质心,然后在合并前计算两者之间距离。...不同链接方法导致不同集群。 3. 树状 树状是一种显示不同数据集之间层次关系。正如已经说过树状包含了层次聚类算法记忆,因此只需查看树状就可以知道聚类是如何形成。 4....然后,我们使用SciPy中linkage函数计算距离矩阵Z,这里使用了“ward”方法来计算之间距离。...可以通过树形来确定最优数量,可以在图中找到最大距离位置,然后画一条水平线,这个水平线垂直线交点就是最优数量。

    1.1K10

    一文详解聚类降维(附实例、代码)

    层次聚类步骤如下: 首先从 N 个聚类开始,每个数据点一个聚类。 将彼此靠得最近两个聚类融合为一个。现在你有 N-1 个聚类。 重新计算这些聚类之间距离。...重复第 2 3 步,直到你得到包含 N 个数据点一个聚类。你就会得到如下图所示树(也被称为树状))。 选择一个聚类数量,然后在这个树状图中划一条水平线。...比如说,如果你想要 K=2 个聚类,你应该在距离大约为 20000 位置画一条水平线,你会得到一个包含数据点 8、9、11、16 聚类包含其它数据点另一个聚类。...一般而言,你得到聚类数量就是水平线树状图中竖直线交叉点数量。 更多有关层次聚类详细信息,可参阅这个视频: https://www.youtube.com/watch?...值数量差不多少了5倍,但质量却下降很少。上述计算原因是当我们执行UΣ'V运算时,UV矩阵中一部分因为乘0也被丢弃(其中Σ'是Σ修改后版本,其中仅包含了前面的30个值)。

    3.5K80

    全面解释无监督机器学习中层次聚类(Hierarchical Clustering)

    ward linkage :它是用来最小化数据差异与层次方法(离差平方法)。 Maximum linkage:用于最小化集群数据点最大距离。...Average linkage:用于平均集群数据点距离。 Single linkage:用于最小化集群中数据点最近距离。 通过树状可以看到分层聚类可视化 ?...亲和性参数用于计算集群中链接。当我们使用ward linkage 时,我们只能使用欧几里得距离度量。...第34列将用于聚类,即年度收入支出得分。 x = dataset.iloc[:,[3,4]].values ? 现在,我们将生成数据树状。...该树状显示了基于欧氏距离行数据点层次聚类。它还能告诉树状图中不同颜色簇合适数量。但是集群最优选择可以基于树状图中水平线,即集群数量为5。

    1.3K30

    基于FPGA数字识别的实现

    1>模版匹配法 模版匹配法是一种被较早应用数字识别算法,该算法关键是对所要识别 所有数字进行模版构建,之后将图像中数字与所有的数字模版一一进行比较, 计算出图像中数字与每个模版相似度,根据所计算相似度结果进行识别...神经网络识别算法具有一定抗干扰能力,但为了保证识别的准 确率,该算法需要负责并且大量计算,来对神经网络进行训练,而过于复杂 计算不利于 FPGA 对该算法实现。...03 基于数字特征算法实现数字识别 我们采用基于数字特征算法进行数字识别,通过图像采集模块采集到图像,进行灰度化,二值化,然后进行数字特征提取统计来完成对数字识别,最终显示到数码管上,完成图像信息到数字信息转化...X1在竖直方向2/5处水平线,x2在竖直方向2/3处水平线,y在水平方1/2处水直线。我们以此特征来统计x1,x2,y与数字5交叉点。...以交叉统计法来区分0-9数字特征如下表1: 表1 0-9数字特征统计表 数字 与y交叉点个数 与x1交叉点个数 与x2交叉点个数 分类 0 2 2 2 A 1 1 1 1 B 2 3 1 1 C

    1.5K30

    人人都能读懂无监督学习:什么是聚类降维?

    每个聚类重心新位置是通过计算该聚类中所有数据点平均位置得到。 重复第 2 3 步,直到每次迭代时重心位置不再显著变化(即直到该算法收敛)。 这就是 K 均值聚类工作方式精简版!...层次聚类步骤如下: 首先从 N 个聚类开始,每个数据点一个聚类。 将彼此靠得最近两个聚类融合为一个。现在你有 N-1 个聚类。 重新计算这些聚类之间距离。...重复第 2 3 步,直到你得到包含 N 个数据点一个聚类。你就会得到如下图所示树(也被称为树状))。 选择一个聚类数量,然后在这个树状图中划一条水平线。...比如说,如果你想要 K=2 个聚类,你应该在距离大约为 20000 位置画一条水平线,你会得到一个包含数据点 8、9、11、16 聚类包含其它数据点另一个聚类。...一般而言,你得到聚类数量就是水平线树状图中竖直线交叉点数量。 ? 更多有关层次聚类详细信息,可参阅这个视频:https://www.youtube.com/watch?

    1.4K41

    人人都能读懂无监督学习:什么是聚类降维?

    每个聚类重心新位置是通过计算该聚类中所有数据点平均位置得到。 重复第 2 3 步,直到每次迭代时重心位置不再显著变化(即直到该算法收敛)。 这就是 K 均值聚类工作方式精简版!...层次聚类步骤如下: 首先从 N 个聚类开始,每个数据点一个聚类。 将彼此靠得最近两个聚类融合为一个。现在你有 N-1 个聚类。 重新计算这些聚类之间距离。...重复第 2 3 步,直到你得到包含 N 个数据点一个聚类。你就会得到如下图所示树(也被称为树状))。 选择一个聚类数量,然后在这个树状图中划一条水平线。...比如说,如果你想要 K=2 个聚类,你应该在距离大约为 20000 位置画一条水平线,你会得到一个包含数据点 8、9、11、16 聚类包含其它数据点另一个聚类。...一般而言,你得到聚类数量就是水平线树状图中竖直线交叉点数量。 ? 更多有关层次聚类详细信息,可参阅这个视频:https://www.youtube.com/watch?

    589100

    摄影构图:适合小白摄影构图方法

    相机取景器中看到网格 应用三分法几种常见方式: 交叉点定位(视觉中点):将主要主题或元素放置在画面的交叉点上,这些交叉点位于图像两个垂直线两个水平线交汇处。...这样做可以吸引观众眼睛,使图像更具平衡感视觉吸引力。 水平线对齐:尝试将水平线(如地平线、海平面等)放置在图像上三分之一或下三分之一水平线上,而不是将其放置在图像正中央。...换句话说,这两个概念都是关于如何填充画框,只是方式不同而已。同时,这两个概念都强调了在画面中要保留什么、舍弃什么,做出慎重选择。...前景可以用来给照片增加深度(还有趣味),做法是在构图时,将一些物体放置在你拍摄主体之间。...从本质上讲,就是给画面增加一些干扰物,让部分场景处于你拍摄主体之间 倾斜地平线 通过将水平线稍稍倾斜,鱼竿所形成线条被提高且延长了,照片嬉戏氛围也被增强了 不要倾斜得太厉害:倾斜照片所倾斜角度基本上也都是在

    7710

    测试数据科学家聚类技术40个问题(能力测验答案)(上)

    ,并产生不同树状。...在下面的图中,如果在y轴上绘制一条y=2水平线,将产生多少簇? ? 1 2 3 4 答案:B 因为在树状图中,与 y=2 红色水平线相交垂直线有两条,因此将形成两个簇。 Q15....根据下图,水平线贯穿过树状图中垂直线数量将是簇数最佳选择,这条线保证了垂直横穿最大距离并且不与簇相交。 ? 在上面的例子中,簇数量最佳选择是4,因为红色水平线涵盖了最大垂直距离AB。...答案:A 对于层级聚类单链路或者最小化,两个簇接近度指的是不同簇中任何两个点之间距离最小值。例如,我们可以从图中看出点3点6之间距离是0.11,这正是他们在树状图中连接而成高度。...再举一个例子,簇{3,6}{2,5}之间距离这样计算:dist({3, 6}, {2, 5}) =min(dist(3, 2), dist(6, 2), dist(3, 5), dist(6, 5)

    1.1K40

    机器学习入门指南:理论与实战

    本文将深入探讨机器学习核心概念,为读者提供详细解释和数学公式,同时通过实际Python代码示例演示如何将这些理论付诸实践,以全方位、深入浅出方式引领初学者迈入机器学习世界。...常用算法:线性回归与决策树线性回归用于解决回归问题,通过最小化预测值与实际值之间平方差来拟合数据。...决策树适用于分类回归问题,通过树状结构进行决策。分类问题中,每个叶节点代表一个类别。这些理论知识提供了机器学习基本框架,为读者深入理解后续实际应用奠定基础。第二部分:机器学习实际应用1....,从而使机器学习变得更具体实用。...结论通过本文学习,我们详细了解了机器学习基础理论,并通过手写数字识别的实际案例演示了如何将这些理论付诸实践。希望这份入门指南可以帮助初学者更好地理解应用机器学习,激发对这一领域更深入探索兴趣。

    40010

    手机摄影技巧

    这是一种将被摄主体安排在画面横竖三等分后所形成井字形交叉点构图方法。...,也可以将这一局部安排在井字形交叉点上,从而使其在画面中得到有效突出。...小木块在井字形交叉点位置,画面更和谐 ? 花卉在井字形交叉点,画面和谐温馨 极简构图 极简构图要求画面中元素非常少,大部分画面都是留白,主体占很小一部分。...一般我们会将水平线安排在画面的上三分之一或者下三分之一处,即三分法构图位置;也可以将水平线安排在画面的中间位置。...利用水面高山之间水平线构图 S形曲线 在众多线条元素中,S形曲线可以说是最具美感,利用S形曲线进行构图,可以给人一种优美、协调、典雅画面感。

    62830

    RDKit | 基于Ward方法对化合物进行分层聚类

    np.random.seed(1234)np.random.shuffle(mols_free) 基于scikit-learn通过Ward方法进行聚类 Morgan指纹生成距离矩阵计算 创建指纹作为聚类输入数据...将簇名称分子与字典类型匹配之后随机选择一个分子。...通过树状可视化聚类结果 之所以将诸如Ward方法之类聚集聚类称为分层聚类,是因为可以通过绘制逐个收集数据并形成一个组过程来绘制类似于树状。这样称为“ 树状 ”。...树状图中,x轴表示每个数据,y轴表示聚类之间距离,与x轴上水平线相交聚类数是聚类数。 PCA:主成分分析 可视化聚类结果另一种方法是数据降维。...在下面的代码中,“ 累积贡献 ”是针对前20个组件进行计算绘制

    1.6K60

    通透!十大聚类算法全总结!!

    层次聚类 层次聚类是一种常用聚类方法,它通过构建数据点之间层次结构来进行聚类。层次聚类不需要预先指定簇数量,并且结果可以表示为树状(称为树状或层次树),提供了数据点之间关系丰富视图。...Python 实现 接下来,使用 Python scipy 库来实现层次聚类,并使用 matplotlib 库绘制树状。我们将使用相同模拟数据来展示层次聚类结果。...,也称为树状。...水平线表示簇合并,其长度代表合并簇之间距离或不相似度。 树状垂直轴代表距离或不相似度,可以用来判断簇之间距离。...算法步骤 构建相似性矩阵:基于数据点之间距离或相似度。 计算拉普拉斯矩阵:常用是归一化拉普拉斯矩阵。 计算拉普拉斯矩阵特征向量特征值。

    1.4K10

    测试数据科学家聚类技术40个问题(附答案分析)

    ,并产生不同树状。...在下面的图中,如果在y轴上绘制一条y=2水平线,将产生多少簇? 选项: 1 2 3 4 答案:B 因为在树状图中,与 y=2 红色水平线相交垂直线有两条,因此将形成两个簇。 Q15....根据下图,水平线贯穿过树状图中垂直线数量将是簇数最佳选择,这条线保证了垂直横穿最大距离并且不与簇相交。 在上面的例子中,簇数量最佳选择是4,因为红色水平线涵盖了最大垂直距离AB。 Q16....答案:A 对于层级聚类单链路或者最小化,两个簇接近度指的是不同簇中任何两个点之间距离最小值。例如,我们可以从图中看出点3点6之间距离是0.11,这正是他们在树状图中连接而成高度。...答案:C 对于层次聚类群平均值,两个簇接近度指的是不同集群中每一对点对近似值平均值。这是最大值最小值方法之间中间方法,下面的等式可以表示: 我们来计算一下某些簇之间距离。

    1.2K100

    递归递归之书:引言到第四章

    本书程序已经被简化到它们本质;如果你知道如何调用创建函数以及全局变量和局部变量之间区别,你就足够了。 关于本书 本书共有 14 章: 第一部分:理解递归 第一章:什么是递归?...如果我们将序列中最新两个数字称为ab,您可以在 2-2 中看到序列是如何增长 2-2:斐波那契序列每个数字都是前两个数字。...在数学计算机科学中,是节点集合,树是一种。是有向,因为其边有一个方向:从父节点到子节点。DAG 中边不是无向,即双向。... 4-5:本章中我们迷宫程序解决迷宫。一些交叉点有小写字母,对应于 4-6 中节点。 4-6:在迷宫 DAG 表示中,节点表示交叉点,边表示从交叉点到北、南、东或西路径。...一些节点具有小写字母,以对应 4-5 中交叉点。 由于这种结构上相似性,我们可以使用树遍历算法来解决迷宫。这个树图中节点表示迷宫解算器可以选择要遵循到下一个交叉点北、南、东或西路径之一。

    62010
    领券