Python 在点周围画椭圆

我试着用matplotlib在图上画一组点周围的椭圆。我想得到这样的东西：

[[-23.88315146  -3.26328266]  # first point
 [-25.94906669  -1.47440904]  # second point
 [-26.52423229  -4.84947907]]  # third point

组的数据集（例如红色数据集）可能如下所示：

[[-23.88315146  -3.26328266]  # first point
 [-25.94906669  -1.47440904]  # second point
 [-26.52423229  -4.84947907]]  # third point

我可以很容易地在图表上画出点，但是我在画椭圆时遇到了问题

椭圆的直径为

2*标准偏差

，其中心的坐标为

（x_平均值，y_平均值）

。一个椭圆的宽度等于

x标准偏差*2

。其高度等于

y标准偏差*2

然而，我不知道如何计算椭圆的角度（你可以在图片上看到椭圆不是完全垂直的）

你知道怎么做吗

注意：

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这个问题是LDA问题（线性判别分析）的简化。我试图将问题简化为最基本的表达式。

这与数学的关系远大于编程；）

既然你已经有了尺寸，只想找到角度，我会这样做（基于我的直觉）：

尝试找到最适合给定点集的线（趋势线），这也称为。有几种方法可以做到这一点，但最小二乘法是一种相对简单的方法（见下文）

找到最佳拟合线后，可以使用坡度作为角度

最小二乘线性回归 最小二乘线性回归法用于找到趋势线的斜率，这正是我们想要的

这是一个

假设您有一个数据集：

data=[（x1，y1），（x2，y2），…]

使用最小二乘法，坡度应为：

#我在你的例子中看到你已经有了x_意思和y_意思
#无需再次计算，跳过以下两行
#并在示例的其余部分使用您的值
avg_x=总和（数据中元素的元素[0]）/len（数据）
avg_y=总和（数据中元素的元素[1]）/len（数据）
x_diff=[元素[0]-数据中元素的平均值]
y_diff=[元素[1]-数据中元素的平均值]
x_diff_平方=[x_diff中元素的元素**2]
斜率=和（x*y代表x，y在zip中（x_diff，y_diff））/和（x_diff_平方）

一旦你做到了，你就差不多完成了。坡度等于角度的切线

slope=tan（角度）

使用python的

math

模块

angle=math.atan（slope）

这将返回以弧度为单位的角度。如果您想要以度为单位，则必须使用

math.degrees（angle）

将此与已有的尺寸和位置相结合，得到一个椭圆；）

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这就是我解决这个特殊问题的方法，但可能有一千种不同的方法也能奏效

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最终可能会比我的建议更好（更复杂）。

这是一个经过充分研究的问题。首先考虑点集的性质 你想随信附上。然后执行文献中描述的计算。 我在下面提供两个来源

“最小的封闭椭圆——C++中的精确和通用实现”（）

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查尔斯·范·劳恩。“使用椭圆拟合并封闭数据点。” （）