用python 编写 用numpy一个完整的代码 利用参数平差法进行附合导线平差，主要包括：附合导线平差的已知数据文件设计；从数据文件中读入数据，利用读入的数据形成误差方程、组成法方程、平差值求解、精度估计；将未知点平差坐标及精度信息输出到结果文件中。

在Python中，我们可以使用NumPy库来进行数值计算，并结合其他数学工具实现附合导线的平差。这里是一个简单的示例，展示了如何通过参数平差法处理这个问题：

import numpy as np
from scipy.optimize import least_squares

# 已知数据文件设计，假设包含观测数据(x,y)和对应的理论值理论_x, 理论_y
def read_data(filename):
    data = np.loadtxt(filename)
    x_observed = data[:,0] # 观测x坐标
    y_observed = data[:,1] # 观察y坐标
    x_theory = data[:,2] # 理论x坐标
    y_theory = data[:,3] # 理论y坐标
    return x_observed, y_observed, x_theory, y_theory

# 假设未知点的坐标由theta_1, theta_2等参数表示
def residuals(params, x_observed, y_observed, x_theory, y_theory):
    t1, t2 = params # 假设t1和t2是两个需要平差的参数
    dx = x_theory - (x_observed * np.cos(t1) + y_observed * np.sin(t1))
    dy = y_theory - (-x_observed * np.sin(t1) + y_observed * np.cos(t1)) * np.tan(t2)
    return np.concatenate((dx, dy))

# 平差求解
def adjust_points(input_file, output_file):
    x_obs, y_obs, x_theo, y_theo = read_data(input_file)

    initial_guess = [np.pi / 4, np.pi / 6]  # 假设初始猜测
    result = least_squares(residuals, initial_guess, args=(x_obs, y_obs, x_theo, y_theo))

    # 输出平差后的未知点坐标和平差值的精度
    unknown_point = (result.x[0], result.x[1])
    uncertainty = np.sqrt(np.diag(result.jac.T @ result.jac))  # 使用雅克比矩阵估计不确定性

    with open(output_file, 'w') as f:
        f.write(f"Unknown Point: ({unknown_point[0]:.4f}, {unknown_point[1]:.4f})\n")
        f.write(f"Precision: ({uncertainty[0]:.4f}, {uncertainty[1]:.4f})\n")

# 调用函数并传入输入和输出文件名
adjust_points('input_data.txt', 'output_results.txt')