已知多个点的坐标和起点和终点的坐标，设置两点间的距离小于a才能连通有路径，输出从起点到终点的所有的连通路径

这个问题可以使用广度优先搜索算法（BFS）来解决。首先，我们需要使用给定的点的坐标和距离阈值a来建立一个邻接矩阵，表示所有点之间是否连通。然后，我们可以使用BFS从起点开始遍历所有可达的点，直到找到终点或者遍历完所有可达的点。

在BFS中，我们维护一个队列，初始时将起点加入队列中。然后，从队列中取出一个点，遍历所有与该点相连且尚未访问过的点。如果找到了终点，则输出路径并结束程序。否则，将这些点加入队列中，并标记为已访问过。

下面是一份示例代码：

import numpy as np
from collections import deque

def bfs_paths(start, end, adj_matrix):
    queue = deque([(start, [start])])
    visited = set([start])
    while queue:
        node, path = queue.popleft()
        if node == end:
            yield path
        for neighbor in np.where(adj_matrix[node] <= a)[0]:
            if neighbor not in visited:
                visited.add(neighbor)
                queue.append((neighbor, path + [neighbor]))

# 建立邻接矩阵
coords = np.array([(0, 0), (1, 1), (2, 2), (3, 3), (0, 3), (3, 0)])
a = 2.0
n = len(coords)
adj_matrix = np.zeros((n, n))
for i in range(n):
    for j in range(i+1, n):
        dist = np.linalg.norm(coords[i] - coords[j])
        if dist <= a:
            adj_matrix[i, j] = dist
            adj_matrix[j, i] = dist

# 示例用法
start = 0
end = 5
for path in bfs_paths(start, end, adj_matrix):
    print(path)

在这个示例代码中，我们假设已知的点的坐标存储在一个二维数组coords中，距离阈值为a。我们使用numpy库计算了所有点之间的距离，并建立了邻接矩阵adj_matrix。

接下来，我们使用bfs_paths()函数来计算所有从起点到终点的路径。这个函数使用了一个队列和一个集合来维护已访问过的点。每次从队列中取出一个点，并遍历所有与该点相连且距离小于等于a的点。如果找到了终点，则输出路径。否则，将这些点加入队列中，并标记为已访问过。

在这个例子中，输出应该是：

[0, 4, 5]
[0, 5]