結果
問題 | No.760 Where am I moved to? |
ユーザー | ciel |
提出日時 | 2018-11-27 08:40:56 |
言語 | Python3 (3.12.2 + numpy 1.26.4 + scipy 1.12.0) |
結果 |
WA
|
実行時間 | - |
コード長 | 1,519 bytes |
コンパイル時間 | 266 ms |
コンパイル使用メモリ | 12,800 KB |
実行使用メモリ | 69,644 KB |
最終ジャッジ日時 | 2024-06-26 23:01:24 |
合計ジャッジ時間 | 21,104 ms |
ジャッジサーバーID (参考情報) |
judge5 / judge4 |
(要ログイン)
テストケース
テストケース表示入力 | 結果 | 実行時間 実行使用メモリ |
---|---|---|
testcase_00 | AC | 1,229 ms
68,624 KB |
testcase_01 | AC | 1,384 ms
69,512 KB |
testcase_02 | AC | 1,244 ms
69,260 KB |
testcase_03 | WA | - |
testcase_04 | AC | 1,229 ms
69,248 KB |
testcase_05 | WA | - |
testcase_06 | AC | 1,240 ms
69,252 KB |
testcase_07 | AC | 1,235 ms
69,504 KB |
testcase_08 | WA | - |
testcase_09 | WA | - |
testcase_10 | WA | - |
ソースコード
#!/usr/bin/python from numpy import array,linalg from scipy import optimize import sys,math def thirdPoint(a): xdiff=a[1][0]-a[0][0] ydiff=a[1][1]-a[0][1] return [a[1][0]-ydiff,a[1][1]+xdiff] #Least squares method with scipy.optimize def fit_func(orig_parameter): def f(parameter, xdata, ydata): # ydata = final * interminv * xdata old_theta = orig_parameter[2]*math.pi/180 a = parameter[0] b = parameter[1] new_theta = parameter[2]*math.pi/180 # transform x intermidiate = array([[math.cos(old_theta),-math.sin(old_theta),orig_parameter[0]],[math.sin(old_theta),math.cos(old_theta),orig_parameter[1]],[0,0,1]]) final = array([[math.cos(new_theta),-math.sin(new_theta),a],[math.sin(new_theta),math.cos(new_theta),b],[0,0,1]]) res = [] resultdata = [] for (x,y) in zip(xdata,ydata): r = intermidiate.dot(linalg.inv(final).dot([x[0],x[1],1])) resultdata.append((r[0],r[1])) res.append(math.hypot(y[0]-r[0],y[1]-r[1])) return res return f N=2 orig_parameter = list(map(float,sys.stdin.readline().split())) xdata = [list(map(float,sys.stdin.readline().split())) for _ in range(N)] ydata = [list(map(float,sys.stdin.readline().split())) for _ in range(N)] result0 = optimize.leastsq(fit_func(orig_parameter),orig_parameter,args=(xdata+[thirdPoint(xdata)],ydata+[thirdPoint(ydata)])) result = optimize.least_squares(fit_func(orig_parameter),result0[0],args=(xdata+[thirdPoint(xdata)],ydata+[thirdPoint(ydata)]),method='trf') print(' '.join('%.12f'%e for e in result.x)) print(result)