我有一组坐标，我需要知道哪些是线性的

Question

我将以下坐标分为两个列表：

x = [1, 2, 3, 4, 5, 5]
y = [1, 2, 3, 4, 4, 5]

我想做一个返回的函数：

1 2 3 4 5
1 2 3 4 5

我尝试的每一个代码都不会跳过x=5 y=4，救命。

Answer 1

您可以使用此函数删除重复项：

deDupe = lambda x: list(dict.fromkeys(x))

x = [1, 2, 3, 4, 5, 5]
y = [1, 2, 3, 4, 4, 5]
deDupe = lambda x: list(dict.fromkeys(x))
print(deDupe(x))
print(deDupe(y))

>>> [1, 2, 3, 4, 5]
>>> [1, 2, 3, 4, 5]

对于我相信你问了什么，@Mark Meyer建议了什么，这里有一种方法，只有当保存坐标对是相同的时，才能创建保存坐标对

[(x,y) for x,y in zip(x,y) if x == y]

Answer 2

听起来这个问题的场景是，我们有一组点，其中一个未知的点子集是共线的，我们想要识别该共线子集。

这个问题的一个优秀算法是随机样本一致性或RANSAC。对于线性拟合，RANSAC类似于线性回归，但对异常值具有鲁棒性。

RANSAC:的线路拟合

1. 从原始数据中随机选择两个点
2. 穿过它们安装一条线
3. 然后，对于所有其他数据点，比较它们离直线的距离。如果它们很合身，就认为它们是"；共识集">
4. 重复步骤1-3几次，并接受共识集包含最多点的线
5. (可选(通过线性回归将直线重新拟合到一致集合中的所有点

scikit学习Python库具有RANSAC的实现，参见"；使用RANSAC的鲁棒线性模型估计"；。

Answer 3

我还没有把它发布到pylib，如果你要用我的方式来做，请遵循以下过程：

1. 安装git
2. 打开终端，将终端指向要保存文件的特定文件夹
3. 在终端中运行跟随

git clone https://github.com/Weilory/python-regression

4. 打开python-regression文件夹，将regression文件夹复制并粘贴到基本级别目录中。

5. 在包含regression文件夹的基层目录中，创建一个test.py

6. 粘贴以下代码：

from regression.regress import linear_regression
x = [1, 2, 3, 4, 5, 5]
y = [1, 2, 3, 4, 4, 5]
expression = linear_regression(x=x, y=y)
print(expression.write)
# y = 1.0 * x + 0.0
my_formula = expression.formula
res_x = []
res_y = []
for i, d in enumerate(x):
if my_formula(d) == y[i]:
res_x.append(d)
res_y.append(y[i])
print(res_x)
print(res_y)
# [1, 2, 3, 4, 5]
# [1, 2, 3, 4, 5]

7. 在终端python test.py中运行test.py

确保numpy已全局安装在您的计算机上。