在具有具有6个必要观测，4个多余观测的边角网测量中进行间接平差的python代码

下面是一个简单的Python代码片段，用于进行具有6个必要观测和4个多余观测的边角网测量的间接平差。请注意，这只是一个示例代码片段，需要根据您的具体数据进行修改和调整。

import numpy as np

# 定义观测值
observed_values = np.array([10.2, 8.7, 11.1, 7.8, 12.3, 9.5, 10.8, 9.9, 11.4, 9.1])

# 定义观测方程
A = np.array([
    [1, 0, 0, 0, -1, 0],
    [0, 1, 0, 0, -1, 0],
    [-1, 0, 1, 0, 0, 0],
    [0, -1, 1, 0, 0, 0],
    [0, 0, -1, 1, 0, 0],
    [0, 0, 0, -1, 0, 1],
    [0, 0, 0, 0, 1, -1],
    [0, 0, 0, 0, 1, -1],
    [0, 0, 0, 0, 0, 1],
    [0, 0, 0, 0, 0, -1]
])

# 定义权矩阵
P = np.diag([1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0.1, 0.1])

# 计算法方程并解算
N = np.transpose(A) @ P @ A
X = np.linalg.inv(N) @ np.transpose(A) @ P @ observed_values

# 输出结果
print(f"X坐标: {X[0]}")
print(f"Y坐标: {X[1]}")
print(f"Z坐标: {X[2]}")
print(f"角度alpha: {X[3]}")
print(f"角度beta: {X[4]}")
print(f"角度gamma: {X[5]}")

在这个示例中，我们使用numpy库来进行矩阵计算。首先，我们定义观测值数组，然后定义观测方程和权矩阵。接下来，我们计算法方程并使用numpy的线性代数函数求解未知数向量X。最后，我们输出X向量中的6个坐标和角度值。

请注意，这个示例只是一个简单的代码片段，需要根据您的具体数据进行修改和调整。