Czy jest coś takiego jak Matlab'sprocrustes funkcja w NumPy / SciPy lub powiązanych bibliotekach?

Na przykład. Analiza Procrustes ma na celu wyrównanie 2 zestawów punktów (innymi słowy, 2 kształty) w celu zminimalizowania odległości między nimi poprzez usunięcie skali, przesunięcia i rotacji komponentów osnowy.

Przykład w Matlab:

X = [0 1; 2 3; 4 5; 6 7; 8 9];   % first shape
R = [1 2; 2 1];                  % rotation matrix
t = [3 5];                       % translation vector
Y = X * R + repmat(t, 5, 1);     % warped shape, no scale and no distortion
[d Z] = procrustes(X, Y);        % Z is Y aligned back to X
Z

Z =

  0.0000    1.0000
  2.0000    3.0000
  4.0000    5.0000
  6.0000    7.0000
  8.0000    9.0000

To samo zadanie w NumPy:

X = arange(10).reshape((5, 2))
R = array([[1, 2], [2, 1]])
t = array([3, 5])
Y = dot(X, R) + t
Z = ???

Uwaga: interesuje mnie tylko wyrównany kształt, ponieważ błąd kwadratowy (zmiennad w kodzie Matlaba) jest łatwo obliczany z 2 kształtów.