利用Plane.best_fit给出奇异的最佳拟合平面

Question

我正在使用科学的空间，以找到最适合的平面上的三维点列表。它通常适用于其他列表，但这个给我带来了一些麻烦.

代码(py)：

from skspatial.objects import Plane
from skspatial.objects import Points
from skspatial.objects import Point
from skspatial.plotting import plot_3d

points_list = [[2018.0, 3.0, -3.0], [2016.0, 3.0, -7.0], [2014.0, 27.0, 7.0], [2013.0, 3.0, -1.5], [2012.0, 4.5, 2.0], [2012.0, 16.5, 3.5], [2012.0, 18.0, 5.5], [2010.0, 13.5, 1.0], [2010.0, 21.0, -3.0], [2009.0, 30.0, 4.5]]

plot_3d(
    Points(points_list).plotter(c='k',s=15,depthshade=True),
    Plane.best_fit(points_list).plotter(alpha=0.2, lims_x=(-5, 5), lims_y=(-5, 5))
)[0].show()

参考：结果地块

无论如何，数据列表几乎是平坦的，但是科学空间返回的平面是绝对不合理的。我只是做错了什么，还是发生了其他事情？我在网上环顾了一下，但找不到类似的东西。谢谢！！

Answer 1

我是scikit- start的作者(我想从"Hi“开始，但是StackOverflow似乎会自动删除它)。我只是碰巧注意到了这个问题，这就是为什么我反应晚了。如果您的包有其他问题，请在GitHub回购上创建一个问题，我会尽快回复您。

我同意这架最适合的飞机在你的阴谋中看上去不对。但请注意斧头的范围。X轴从2008年到2018年，范围为10，y轴从5到30，范围为25。但是z轴从-1000到1000，范围是2000.

Z轴的范围是如此之大，它使你的观点看起来是平坦的，而在现实中，它们根本不是平坦的。

尝试更改z轴限制，以获得与x和y轴更相似的范围：

_, ax = plot_3d(
    Points(points_list).plotter(c='k',s=15, depthshade=True),
    Plane.best_fit(points_list).plotter(alpha=0.2, lims_x=(-10, 10), lims_y=(-10, 10), color='b'),
)

ax.set_zlim([-10, 10])

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现在看起来更可信的是，这是最适合的平面。