python中通过椭圆上的点求椭圆的长短轴,并画出图像

时间: 2024-05-14 09:13:50 浏览: 15
首先,通过给定的椭圆上的点,我们可以利用最小二乘法求出椭圆的参数,包括椭圆中心坐标 $(h, k)$,长轴半径 $a$ 和短轴半径 $b$。假设给定的椭圆上的点分别为 $(x_1, y_1)$, $(x_2, y_2)$, $\dots$, $(x_n, y_n)$,其中 $n$ 为点的个数。则可以设定如下的最小二乘问题: $$ \min_{h,k,a,b} \sum_{i=1}^{n} \left( \frac{(x_i-h)^2}{a^2} + \frac{(y_i-k)^2}{b^2} - 1 \right)^2 $$ 其中 $\frac{(x_i-h)^2}{a^2} + \frac{(y_i-k)^2}{b^2}$ 表示点 $(x_i, y_i)$ 到椭圆上的距离平方与长短半轴的比值之和,应该等于 $1$。 可以通过梯度下降的方法,对上述最小二乘问题进行求解,求得最优解 $(h^\star, k^\star, a^\star, b^\star)$,即可得到椭圆的长轴半径 $a^\star$ 和短轴半径 $b^\star$,并画出相应的椭圆图像。 下面是 Python 代码实现: ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.optimize import minimize # 椭圆方程 def ellipse_eq(x, y, h, k, a, b): return ((x - h) / a) ** 2 + ((y - k) / b) ** 2 - 1 # 最小化的目标函数 def objective(params, x, y): h, k, a, b = params return np.sum(ellipse_eq(x, y, h, k, a, b) ** 2) # 给定的椭圆上的点 x_data = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6]) y_data = np.array([2, 4, 5, 4, 2, 1]) # 初始解为椭圆中心为 (x_mean, y_mean),长半轴、短半轴为 x_range, y_range x_mean, y_mean = np.mean(x_data), np.mean(y_data) x_range = np.max(x_data) - np.min(x_data) y_range = np.max(y_data) - np.min(y_data) params0 = [x_mean, y_mean, x_range, y_range] # 最小化目标函数,求解长短轴 res = minimize(objective, params0, args=(x_data, y_data)) # 获取长短轴 h, k, a, b = res.x # 绘制椭圆 t = np.linspace(0, 2 * np.pi, 100) x = h + a * np.cos(t) y = k + b * np.sin(t) plt.scatter(x_data, y_data) plt.plot(x, y) plt.axis('equal') plt.show() ``` 运行上述代码,即可得到椭圆的长轴半径和短轴半径,并画出相应的椭圆图像。

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