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如何使用 scip 获得所有可行的解决方案？我已经通过网络“https://www.scipopt.org/doc/html/COUNTER.php”了解了一些信息。但我了解到，我只能通过检测得到解决方案。如果没有检测到可行的解决方案，我将无法获得所有解决方案。那么如何设置参数来避免可行解被切割呢？或者我怎样才能得到所有可行的解决方案？如果您需要任何其他信息，请随时与我联系。

非常感谢！

我已经为非常规网格（使用 scipy.spatial.Delaunay 函数创建）编写了 laplacien 函数。我没有错误但结果不正确：特征向量正确但特征值太高（绝对值）。

拉普拉斯算子是名为“M”的函数。

“in_curve 函数”返回由 f(x,y,*fargs) < 0（样本中的正方形）定义的曲线内的点。

“triang”函数返回带有添加点的点（三角形网格）。该函数对曲线的边缘使用另一个函数（对于大多数精度），在示例中它是“rect_rim”函数。

我使用了https://en.wikipedia.org/wiki/Discrete_Laplace_operator（“mesh laplacians”）中给出的公式。

我有一个包含 10 000 行和 10 列的数据。我研究的第一个目标是根据这些数据计算“凸包”。包“scipy”可以很容易地做到这一点，我可以得到顶点，不同超平面的参数，例如：b0 + b1.x1 + b2.x2 + .... + b10.x10 = 0 其中：（b0， b1,...,b10) 是凸包一个面的参数（我可以知道上面的顶点）。

我的问题是：我怎样才能统一模拟：凸包上的随机点，知道所有这些？

这很困难，因为在超平面上模拟随机点非常简单，但是在这里，它是一个以 facet 的顶点为界的超平面（例如，有 3 个变量：要创建一个 facet，我需要三个点，所以它会是一个三角形）。

太感谢了

祝你有美好的一天（来自法国）

给定：

• 相机坐标中的一个向量 (x, y, z)（相机位于 (0, 0, 0)）
• 在相机坐标中具有 (Tx, Ty, Tz) 位置和 (Rx, Ry, Rz) 旋转的对象

如何将相机坐标中的矢量 (x, y, z) 转换为对象坐标中的 (x', y', z')？

我认为我可以这样做来旋转：

但首先，我不确定我是否以正确的方式应用转换，其次我不知道如何同时执行平移和旋转。

谢谢

我正在使用 SciPy-Voronoi 图来生成一些数字，我和我的教授观察到了一些有趣的事情。连接任何两个站点（输入点）的线应该是数学定义的垂直平分线。但是，在下图中，您会看到情况并非如此。我生成了 15 个随机点以及 [0,0],[0,1],[1,0],[1,1] 的边界点，以减轻无限边界造成的错误。

我知道 Scipy-Voronoi 在后台使用 Qhull，所以如果有人知道这一点，我也很乐意听取他们的意见。

我的学术背景不是数学，所以如果有人告诉我这是 Scipy-Voronoi 的错误还是我的理解错误，我将不胜感激。

普拉纳夫

我想在 z 体素大小与 xy 体素大小不同的二进制图像中找到每个体素到边界元素的最小距离。也就是说，单个体素代表 225x110x110 (zyx) nm 的体积。

通常，我会用 scipy.ndimage.morphology.distance_transform_edt （ https://docs.scipy.org/doc/scipy-0.14.0/reference/generated/scipy.ndimage.morphology.distance_transform_edt.html ）做一些事情，但这给出了假设体素的各向同性大小：

我可以使用 scipy.spatial.distance.cdist （ https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.spatial.distance.cdist.html ）蛮力做到这一点，但这需要很长时间，我如果可以的话，我宁愿避免它

如果这有助于清除 分割图像的单个 z 切片，这是单个 z 切片的图像

目标：我正在尝试计算两个相交凸包的体积。一个船体来自不同大小的大点云，另一个是长方体（块），即 [1m x 1m x 0.5m]。

问题：我可以使用块的质心作为内部点，但是当交叉点小于块的一半时，这会失败。所以我需要使用正确计算内点scipy.optimize.linprog。我在这里发现了一个类似的问题，但在任何实现中都没有成功。

问题：如何使用scipy.optimize.linprog找到相交凸包的内部点？

这是一个功能块的示例（体积 0.26，百分比 51.67%）

抛出异常

我正在使用 scipy.spatial.ConvexHull API 来评估一组点的凸包，并且效果很好。鉴于以下代码：

如何评估vertices等于的凸组合的系数（权重） p1？

非常感谢你，摩西

我有两个数据框（附图）。对于表 1 中给定的每一行 -

第 1部分- 我需要在表 2 中找到给出最小欧几里得距离的行。Output-1 是预期的答案。

第 2部分- 我需要在表 2 中找到给出最小欧几里得距离的行。输出 2 是预期的答案。这里唯一的区别是表 2 中的一行不能被选择两次。

我尝试使用此代码来获取距离，但不确定如何添加其他字段-

两个数据框和预期输出：

我使用 scipy.spatial 中的 Voronoi 来绘制点和多边形。现在我需要导出表/数据框，它将初始点的坐标链接到多边形顶点坐标，但我无法从属性（点、顶点、区域等）中找到相应的公式，有人可以分享吗？