主要介绍了python实现查找excel里某一列重复数据并且剔除后打印的方法,涉及Python使用xlrd模块操作Excel的相关技巧,需要的朋友可以参考下

这个例子渲染了六个菱形几何对象和一个背景平面。每个几 何对象均有各自不同的材质设置。本场景中有两个光源负责照 明。在程序程序中使用了osg::Cullface背面剔除属性，帧率提高了大概5倍

labview版本2010，剔除1维数组中等于0的元素。

三维点云关键点配准与识别过程中存在寻找匹配对不理想、大量误匹配对及配准与识别准确率下降等问题,提出了一种新颖的关键点误匹配剔除方法。在关键点检测阶段, 基于边缘点及其邻域点大多分布在同侧的特性, 提出了一种边缘点检测算法, 剔除处于边缘的关键点, 以提高关键点的可重复性和可匹配性, 并降低关键点特征匹配的误匹配率。在关键点特征匹配阶段, 对经由最近邻算法得到的初始关键点匹配对, 通过Kmeans算法和分裂法, 剔除掉大量错误的关键点匹配对, 从而提高三维点云之间关键点的匹配率。实验结果表明, 该方法能够剔除完整三维点云匹配完整三维点云、完整三维点云匹配杂乱且有遮挡的三维点云、部分点云匹配部分点云所产生的大量关键点误匹配对, 提升了关键点匹配效果；同时在时间上, 本文算法较随机取样一致性算法更有效率, 是最邻近算法的有益补充。

一种改进的点云数据粗差剔除方法，刁鑫鹏，吴侃，三维激光扫描仪对地面进行扫描时，会产生很多粗差点，要应用扫描获取的点云数据需首先剔除非地面点。针对三维激光扫描数据的特点

本代码是特征匹配及误匹配的剔除，主要包括三种剔除方法 1.交叉匹配过滤 2.比率测试 3.单应性检测 详细介绍可以参考我的博客：https://www.cnblogs.com/feifanrensheng/p/9168627.html

不平稳的数据进行预处理，剔除趋势项，程序中有两种方法

使用分布图处理数据中的粗大误差，希望能有用，已经实现功能

两个用于异常值剔除的matlab程序，可执行

针对建立近红外光谱煤质定量分析模型时训练集中的异常样品严重影响模型预测精度的问题,提出一种二次诊断法剔除异常样品:利用模糊C均值聚类法对样品进行聚类,得到可疑样品;将可疑样品作为验证集,通过PCA-GA-BP模型进行二次诊断,剔除异常样品。实验对比了训练集中异常样品剔除前后,模型对15组待测样品的预测能力,结果表明该方法能够准确剔除异常样品,并有效提高模型的预测精度。