【发布时间】：2011-10-12 22:42:51
【问题描述】：
我对 python 比较陌生。我的问题如下
我在形成二维弧的任意平面上有一组嘈杂的数据点 (x,y,z)。 我想要一个通过这些点的最佳拟合圆并返回：中心 (x,y,z)、半径和残差。
如何在 python 中使用 scipy 来解决这个问题。我可以使用迭代方法解决这个问题并为其编写整个代码。但是，有没有办法在 python 中使用 minimumsq 来最好地拟合一个圆？然后找到中心和半径？
谢谢 奥维斯
【问题讨论】：
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任意平面是预先知道的，还是你也必须确定？如果是后者，则需要拟合一些额外的参数来确定平面，即使您只报告中心、半径和残差。
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@JimLewis 任意平面是提前知道的。我已将我的 3d 数据点投影到这个最合适的平面上。然而，现在我想要一个最适合这个最适合平面上的项目点的圆。
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如果您事先知道平面（如您对 JimLewis 问题的回答），那么平面上的 3 个点可以唯一地描述一个圆 - 无需使用任何最小二乘算法（请参阅CIRCLE THROUGH THREE POINTS 获取几何构造图 - 您只需要取一些差异和平方根）。如果您对每个点都有一个不确定半径，并且想要为圆心生成一个不确定半径，那么它会更复杂 - 但您仍然不需要任何统计数据。
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@Peter 我实际上有大约 590 个坐标形成一个近似弧。我需要一个最适合这些坐标及其半径和残差的圆弧。
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谢谢 - 现在很明显您有 每个 数据点的 (x,y,z) 坐标。 This paper 描述了一种在最小二乘意义上找到适合任意（有限）平面点集的圆的方法，尽管它没有讨论残差，因此可能需要对您的应用程序进行一些调整。
标签： python geometry scipy regression least-squares