由于浮点精度问题，我在寻找平行向量时遇到了一些困难。如何确定这些向量是否具有一定的容差而是平行的？ 我还需要一个带有容差的正交检查。

我已经搜索了一下，似乎找不到我需要的东西。我找到了“规范公式”，但是最好的使用方法是什么？我必须将每个顶点都缩小吗？还是有更好的方法？ 一个公式会帮助我解决问题，但我也想了解与观察者位置相关的近和远z平面的解释。

我使用了线性回归对我拥有的数据进行分析，使用了lm函数。一切正常（没有错误信息），但是我对结果感到有些惊讶：我认为R“错过”了一组点，即截距和斜率不是最佳匹配。例如，我指的是坐标为x=15-25，y=0-20的那组点。 我的问题： 是否有函数可以比较与“预期系数”和“lm计算系数”的拟合...

我有350个文档分数，当我将它们绘制出来时，形状如下： docScores = [(0, 68.62998962), (1, 60.21374512), (2, 54.72480392), (3, 50.71389389), (4, 49.39723969), ....