Python 我有一组坐标，我需要知道哪些是线性的

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]

我想做一个函数，返回：

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，帮助。

您可以使用此功能删除重复的代码：

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

根据我相信你的提问和@Mark Meyer的建议，这里有一种方法，只有在保存坐标对相同时才能进行保存

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

---

您可以使用此功能删除重复项：

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

根据我相信你的提问和@Mark Meyer的建议，这里有一种方法，只有在保存坐标对相同时才能进行保存

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

---

我还没有将其发布到pylib，如果您打算以我的方式执行此操作，请按照以下步骤操作：

打开终端，将终端指向要保存文件的特定文件夹

在终端中运行以下命令

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

打开

python regression

文件夹，将

regression

文件夹复制并粘贴到基本目录

在包含

regression

文件夹的基本目录中，创建一个

test.py

粘贴以下代码：

来自回归。回归导入线性回归
x=[1,2,3,4,5,5]
y=[1,2,3,4,4,5]
表达式=线性回归（x=x，y=y）
打印（表达式.写入）
#y=1.0*x+0.0
我的公式=表达式.formula
res_x=[]
res_y=[]
对于枚举（x）中的i，d：
如果my_公式（d）=y[i]：
res_x.追加（d）
res_y.append（y[i]）
打印（分辨率x）
打印（分辨率）
# [1, 2, 3, 4, 5]
# [1, 2, 3, 4, 5]

在终端

python test.py

中运行

test.py

---

确保在您的计算机上全局安装了numpy。

我还没有将其发布到pylib，如果您要以我的方式执行此操作，请按照以下步骤操作：

打开终端，将终端指向要保存文件的特定文件夹

在终端中运行以下命令

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

打开

python regression

文件夹，将

regression

文件夹复制并粘贴到基本目录

在包含

regression

文件夹的基本目录中，创建一个

test.py

粘贴以下代码：

来自回归。回归导入线性回归
x=[1,2,3,4,5,5]
y=[1,2,3,4,4,5]
表达式=线性回归（x=x，y=y）
打印（表达式.写入）
#y=1.0*x+0.0
我的公式=表达式.formula
res_x=[]
res_y=[]
对于枚举（x）中的i，d：
如果my_公式（d）=y[i]：
res_x.追加（d）
res_y.append（y[i]）
打印（分辨率x）
打印（分辨率）
# [1, 2, 3, 4, 5]
# [1, 2, 3, 4, 5]

在终端

python test.py

中运行

test.py

---

确保在您的计算机上全局安装了numpy。

这个问题的场景听起来像是我们有一组点，其中一个未知的点子集是共线的，我们希望识别该共线子集

解决这个问题的一个很好的算法是。对于直线拟合，RANSAC类似于线性回归，但对异常值具有鲁棒性

使用RANSAC安装管路：

从原始数据中随机选择两个点

把一条线穿过它们

然后，对于所有其他数据点，比较它们与直线的距离。如果它们合得来，就把它们看作是“共识集合”的一部分。

重复步骤1-3数次，并接受共识集包含最多点的行

（可选）通过线性回归将直线重新拟合到共识集中的所有点

---

scikit learn Python库有一个RANSAC的实现，请参见。

这个问题的场景听起来像是我们有一组点，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

解决这个问题的一个很好的算法是。对于直线拟合，RANSAC类似于线性回归，但对异常值具有鲁棒性

使用RANSAC安装管路：

从原始数据中随机选择两个点

把一条线穿过它们

然后，对于所有其他数据点，比较它们与直线的距离。如果它们合得来，就把它们看作是“共识集合”的一部分。

重复步骤1-3数次，并接受共识集包含最多点的行

（可选）通过线性回归将直线重新拟合到共识集中的所有点

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scikit learn Python库有一个RANSAC的实现，请参阅。

这是否回答了您的问题？这回答了你的问题吗？我想它在某些情况下可能会很好地工作，但我需要它返回5，x[5]中的一个，所以你想返回列表中出现两次的数字？这有点复杂，但我只想得到在图表中形成直线的数字，如果我将例如6 x和7加在Y上，它不会返回它们，因为它们不会在笛卡尔图中画一条直线。@Sumito您只想要

x==y

的值吗？说你只想要一行上的那些是未指定的——在

（1，1）

和

（5，4）

之间有一条直线，你怎么知道不删除所有其他的而不是这两个呢？你可以很容易地得到多条直线的其他场景。我想它在某些场景中可能会很好地工作，但我需要它返回5，x[5]中的那个，所以你想返回列表中出现两次的数字？这有点复杂，但我只想得到在图中构成直线的数字，例如，如果我将一个6 X和一个7添加到Y，它将不会返回它们，因为它们不会在笛卡尔图中形成一条直线。@Sumito您只需要

X==Y

中的值吗？说你只想要一条直线上的那些是不明确的——有一条直线